Being Comes from Not-being: Open-vocabulary Text-to-Motion Generation
with Wordless Training [178.1] 本稿では、ゼロショット学習方式でオフラインのオープン語彙テキスト・トゥ・モーション生成について検討する。
NLPの即時学習にインスパイアされ、マスクされた動きから全動作を再構築する動き生成装置を事前訓練する。
本手法では,入力テキストをマスクした動作に再構成することで,動作生成者の動作を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:43:35 GMT)
Grid-guided Neural Radiance Fields for Large Urban Scenes [146.1] 近年のアプローチでは、シーンを地理的に分割し、複数のサブNeRFを採用して各領域を個別にモデル化する手法が提案されている。
もう一つの解決策は、計算効率が良く、大きなシーンに自然にスケールできる機能グリッド表現を使用することである。
本稿では,大規模都市における高忠実度レンダリングを実現し,計算効率を向上する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:56:45 GMT)
HandNeRF: Neural Radiance Fields for Animatable Interacting Hands [122.3] 神経放射場(NeRF)を用いて手の動きを正確に再現する新しい枠組みを提案する。
我々は,提案するHandNeRFのメリットを検証するための広範囲な実験を行い,その成果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:19:19 GMT)
DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with
Gradient-Disentangled Embedding Sharing [117.4] 本稿では,DeBERTaモデルの改良を目的とした,事前学習型言語モデルDeBERTaV3を提案する。
ELECTRAでのバニラ埋め込み共有は、トレーニング効率とモデルパフォーマンスを損なう。
そこで本研究では、タグ・オブ・ウォーのダイナミクスを回避するために、新しい勾配距離の埋め込み方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:17:17 GMT)
AssetField: Assets Mining and Reconfiguration in Ground Feature Plane
Representation [111.6] AssetFieldは、新しいニューラルシーン表現で、シーンを表現するためにオブジェクト対応のグラウンド特徴面のセットを学習する。
AssetFieldは、新しいシーン構成のためのリアルなレンダリングを生成するとともに、新規ビュー合成のための競争性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:18:10 GMT)
CLIP for All Things Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval, Fine-Grained
or Not [109.7] ゼロショットスケッチに基づく画像検索(ZS-SBIR)におけるCLIPの利用
私たちはこのシナジーを達成するのにいかに最適かという新しいデザインを提唱した。
これまでの最先端技術よりも26.9%の領域で顕著なパフォーマンス向上が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:05:23 GMT)
Scaling Expert Language Models with Unsupervised Domain Discovery [107.1] 本稿では,任意のテキストコーパス上で,大規模でスパースな言語モデルを非同期に訓練する,シンプルだが効果的な手法を提案する。
提案手法では,コーパスを関連文書の集合に集約し,各クラスタ上で個別の専門家言語モデルを訓練し,それらをスパースアンサンブルに組み合わせて推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:38:58 GMT)
Real-Time Evaluation in Online Continual Learning: A New Hope [104.5] 計算コストに関して,現在の継続学習(CL)手法を評価した。
簡単なベースラインは、この評価の下で最先端のCL法より優れている。
これは、既存のCL文献の大部分は、実用的でない特定の種類のストリームに適合していることを驚くほど示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:23:36 GMT)
Exploiting Unlabelled Photos for Stronger Fine-Grained SBIR [103.5] 本稿では,先行技術の11%をオーバーシュートする強力なベースラインを提示することにより,微細なスケッチベース画像検索(FG-SBIR)の文献化を推し進める。
本稿では,写真/スケッチインスタンス間の分離を明示的に実施する標準的な三重項損失の簡単な修正を提案する。
i) スケッチ間でのモダル内トリプルトロスを利用して、同じインスタンスのスケッチを他のインスタンスに近づけます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:34:33 GMT)
State of the Art in Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction [101.0] モノクル2D画像から変形可能なシーン(または非剛体)の3D再構成は、コンピュータビジョンとグラフィックスの長年、活発に研究されてきた領域である。
本研究は,モノクラー映像やモノクラービューの集合から,様々な変形可能な物体や複合シーンを高密度に非剛性で再現するための最先端の手法に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:45:56 GMT)
Contextual Bandits with Packing and Covering Constraints: A Modular
Lagrangian Approach via Regression [99.3] 我々は,線形制約付きコンテキスト帯域(CBwLC)を,knapsacks(CBwK)を用いたコンテキスト帯域(CBwLC)の変種として検討する。
この問題はknapsackでコンテキストの帯域幅を一般化し、制約のパッケージ化とカバー、そして正と負のリソース消費を可能にする。
回帰オラクルに基づくCBwLC(CBwK)の最初のアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:45:48 GMT)
Images Speak in Images: A Generalist Painter for In-Context Visual
Learning [98.8] コンテキスト内学習により、モデルはいくつかのプロンプトと例だけで、様々なタスクに迅速に適応できる。
汎用タスクをどのように定義すれば、ビジョンモデルがドメイン外のタスクを理解し、転送できるのかは不明だ。
我々は、コアビジョンタスクの出力をイメージとして再定義し、タスクプロンプトを画像として指定する汎用モデルであるPapererを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:10:47 GMT)
ISS++: Image as Stepping Stone for Text-Guided 3D Shape Generation [91.4] テキストと形状のモダリティのギャップを埋めるために,画像をステップストーンとして利用する新しいテキスト誘導型3D形状生成手法(ISS++)を提案する。
我々は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルを利用して、生成多様性、忠実度、スタイリング能力を向上する。
提案手法は,入力テキストに対する生成的品質と整合性の観点から,最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:56:23 GMT)
BundleSDF: Neural 6-DoF Tracking and 3D Reconstruction of Unknown
Objects [89.2] モノクロRGBDビデオシーケンスから未知物体の6-DoF追跡をリアルタイムに行う手法を提案する。
視覚的テクスチャがほとんど欠如している場合でも,任意の剛体オブジェクトに対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:13:49 GMT)
Top-Down Visual Attention from Analysis by Synthesis [87.5] 我々は、古典的分析・合成(AbS)の視覚的視点からトップダウンの注意を考察する。
本稿では,AbSを変動的に近似したトップダウン変調ViTモデルであるAbSViT(Analytic-by-Synthesis Vision Transformer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 00:41:48 GMT)
Rethinking Learning-based Demosaicing, Denoising, and Super-Resolution
Pipeline [86.0] 本研究では,パイプラインが学習ベースDN,DM,SRの混合問題に与える影響について,逐次解とジョイント解の両方で検討する。
我々の提案するパイプラインDN$to$SR$to$DMは、他のシーケンシャルパイプラインよりも一貫してパフォーマンスが向上する。
混合問題に対する最先端の性能を実現するために, エンドツーエンドのトリニティ・カメラ・エンハンスメント・ネットワーク(TENet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:28:51 GMT)
Depression detection in social media posts using affective and social
norm features [84.1] ソーシャルメディア投稿からの抑うつ検出のための奥深いアーキテクチャを提案する。
我々は、後期融合方式を用いて、ポストとワードの敬称と道徳的特徴をアーキテクチャに組み込んだ。
提案された機能を含めると、両方の設定で最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:26:27 GMT)
Image Deblurring by Exploring In-depth Properties of Transformer [83.2] 我々は、事前訓練された視覚変換器(ViT)から抽出した深い特徴を活用し、定量的な測定値によって測定された性能を犠牲にすることなく、回復した画像のシャープ化を促進する。
得られた画像と対象画像の変換器特徴を比較することにより、事前学習された変換器は、高解像度のぼやけた意味情報を提供する。
特徴をベクトルとみなし、抽出された画像から抽出された表現とユークリッド空間における対象表現との差を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:14:25 GMT)
Scene-Aware 3D Multi-Human Motion Capture from a Single Camera [83.1] 静止カメラで記録された1枚のRGBビデオから、シーン内の複数の人間の3次元位置を推定し、その身体形状と調音を推定する問題を考察する。
コンピュータビジョンの最近の進歩を,2次元の人体関節,関節角度,正規化不均等マップ,人間のセグメンテーションマスクなど,様々なモダリティのための大規模事前訓練モデルを用いて活用している。
特に,2次元の関節と関節角度を用いた正規化不均等予測から,シーン深度とユニークな人格尺度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:21:23 GMT)
LayoutDETR: Detection Transformer Is a Good Multimodal Layout Designer [81.5] グラフィックレイアウトデザインは視覚コミュニケーションにおいて重要な役割を担っている。
しかし、手作りのレイアウトデザインは、スキルを要求し、時間がかかり、バッチプロダクションではスケールできない。
ジェネレーティブモデルは、設計自動化をスケーラブルにするために出現するが、デザイナの欲求に沿うデザインを作成することは、未だに容易ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:56:44 GMT)
EventNeRF: Neural Radiance Fields from a Single Colour Event Camera [81.2] 本稿では, 単色イベントストリームを入力として, 3次元一貫性, 密度, 新規なビュー合成法を提案する。
その中核は、カラーイベントチャンネルのオリジナルの解像度を維持しながら、イベントから完全に自己教師された方法で訓練された神経放射場である。
提案手法をいくつかの難解な合成シーンと実シーンで定性的・数値的に評価し,より密集し,より視覚的に魅力的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:57:36 GMT)
Misspecification in Inverse Reinforcement Learning [80.9] 逆強化学習(IRL)の目的は、ポリシー$pi$から報酬関数$R$を推論することである。
IRLの背後にある主要な動機の1つは、人間の行動から人間の嗜好を推測することである。
これは、それらが誤って特定され、現実世界のデータに適用された場合、不適切な推測につながる恐れが生じることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:04:32 GMT)
AgileGAN3D: Few-Shot 3D Portrait Stylization by Augmented Transfer
Learning [80.7] 本稿では,3次元芸術的に魅力的な肖像画を詳細な幾何学で作成できる新しいフレームワークであるemphAgileGAN3Dを提案する。
新しいスタイリゼーションは、わずか (約20) の未完成の2D例で得られる。
われわれのパイプラインは、ユーザの写真を多様な3Dアートのポートレートに変える強力な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:04:20 GMT)
Error Analysis Prompting Enables Human-Like Translation Evaluation in
Large Language Models: A Case Study on ChatGPT [80.0] 生成型大規模言語モデル(LLM)は、機械翻訳、質問応答、テキスト要約、自然言語理解など、いくつかのNLPタスクにおいて顕著な習熟性を示している。
近年の研究では、ChatGPTを用いて機械翻訳(MT)の性能をシステムレベルで評価しているが、セグメントレベルでは性能が劣っていることが示されている。
以上の結果から, tbftexttError Analysis Prompting と呼ばれる新しいプロンプト手法である ChatGPT のような LLM は, 人間のテキスト生成を可能にすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:05:03 GMT)
TRAK: Attributing Model Behavior at Scale [79.6] 本稿では,大規模な微分モデルに対して有効かつ計算的に抽出可能なデータ属性法であるTRAK(Tracing with Randomly-trained After Kernel)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:56:22 GMT)
One Model for All Domains: Collaborative Domain-Prefix Tuning for
Cross-Domain NER [79.4] クロスドメインNERは、実践シナリオにおける低リソースの問題に対処する上で難しいタスクである。
事前学習言語モデル(PLM)によるNERモデルと、リッチリソースドメインのデータとを主に取得し、ターゲットドメインに適応させる。
テキストからテキストへの生成 PLM に基づくクロスドメイン NER のための協調的ドメイン修正チューニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:51:05 GMT)
Towards Making the Most of ChatGPT for Machine Translation [79.3] ChatGPTは機械翻訳(MT)の優れた機能を示す
いくつかの先行研究により、ハイソース言語のための商用システムに匹敵する結果が得られることが示されている。
タスク特化プロンプト(TSP)とドメイン特化プロンプト(DSP)の2つのプロンプトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:35:21 GMT)
Harmonizing Base and Novel Classes: A Class-Contrastive Approach for
Generalized Few-Shot Segmentation [78.7] 本稿では,プロトタイプの更新を規制し,プロトタイプ間の距離を広くするために,クラス間のコントラスト損失とクラス関係損失を提案する。
提案手法は,PASCAL VOC および MS COCO データセット上での一般化された小ショットセグメンテーションタスクに対して,新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 00:30:25 GMT)
Regularization of polynomial networks for image recognition [78.5] PN(Polynomial Networks)は、将来性があり、解釈可能性も向上した代替手法として登場した。
6つのベンチマークでResNetのパフォーマンスに到達できるPNのクラスを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:05:22 GMT)
Enhancing Multiple Reliability Measures via Nuisance-extended
Information Bottleneck [77.4] トレーニングデータに制限がある現実的なシナリオでは、データ内の多くの予測信号は、データ取得のバイアスからより多く得る。
我々は,相互情報制約の下で,より広い範囲の摂動をカバーできる敵の脅威モデルを考える。
そこで本研究では,その目的を実現するためのオートエンコーダベーストレーニングと,提案したハイブリッド識別世代学習を促進するための実用的なエンコーダ設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:03:21 GMT)
WildLight: In-the-wild Inverse Rendering with a Flashlight [77.3] 本研究では、未知の環境光下での逆レンダリングのための実用的な測光ソリューションを提案する。
本システムは,スマートフォンで撮影した多視点画像のみを用いて,シーン形状と反射率を復元する。
提案手法は実装が容易で,セットアップも容易で,既存の逆レンダリング技術よりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:59:56 GMT)
Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition [76.7] 本稿では,数ショット学習のための新しいセマンティック・プロンプト(SP)手法を提案する。
提案手法は,1ショットの学習精度を平均3.67%向上させることにより,有望な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:32:19 GMT)
Progressively Optimized Local Radiance Fields for Robust View Synthesis [76.6] 本稿では,1つのカジュアルな映像から大規模シーンのラディアンス場を再構成するアルゴリズムを提案する。
未知のポーズを扱うために、カメラのポーズと放射場を漸進的に推定する。
大規模な非有界シーンを扱うために、時間窓内にフレームで訓練された新しい局所放射場を動的に割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:03:55 GMT)
Efficient Methods for Natural Language Processing: A Survey [76.3] 本研究は, 効率的なNLPにおける現在の手法と知見を合成し, 関連づけるものである。
我々は,限られた資源下でNLPを実施するためのガイダンスと,より効率的な手法を開発するための有望な研究方向性の両立を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:49:14 GMT)
SQUID: Deep Feature In-Painting for Unsupervised Anomaly Detection [76.0] 無線画像からの異常検出のための空間認識型メモリキューを提案する(略してSQUID)。
SQUIDは, 微細な解剖学的構造を逐次パターンに分類でき, 推測では画像中の異常(見えない/修正されたパターン)を識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:59:01 GMT)
Learning Reward Machines in Cooperative Multi-Agent Tasks [75.8] 本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)に対する新しいアプローチを提案する。
これは、協調的なタスク分解と、サブタスクの構造をコードする報酬機(RM)の学習を組み合わせる。
提案手法は、部分的に観測可能な環境下での報酬の非マルコフ的性質に対処するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:12:28 GMT)
ARKitTrack: A New Diverse Dataset for Tracking Using Mobile RGB-D Data [75.7] 我々は,AppleのiPhoneおよびiPadに搭載されたコンシューマグレードのLiDARスキャナーによってキャプチャされた静的および動的シーンの両方を対象とした新しいRGB-D追跡データセットを提案する。
ARKitTrackには300のRGB-Dシーケンス、455のターゲット、229.7Kのビデオフレームが含まれている。
詳細な実験分析により,ARKitTrackデータセットがRGB-D追跡を著しく促進し,提案手法が芸術的状況と良好に比較できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:51:13 GMT)
SunStage: Portrait Reconstruction and Relighting using the Sun as a
Light Stage [75.0] 光のステージは、様々な照明と視点の下で被写体の顔の外観を捉えるために、調整されたカメラとライトを使用する。
残念なことに、ライトステージは高価であり、建設と運用に重要な技術的専門知識を必要とするため、アクセスできないことが多い。
SunStageは、スマートフォンのカメラと太陽だけを使って、同等のデータをキャプチャするライトステージの軽量な代替品だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 22:54:08 GMT)
Dynamics-Aware Loss for Learning with Label Noise [73.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)にラベルノイズが深刻な脅威をもたらす
本稿では,この問題を解決するためにDAL(Dynamics-Aware Los)を提案する。
詳細な理論的解析と広範な実験結果の両方が,本手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:00:10 GMT)
Penguins Don't Fly: Reasoning about Generics through Instantiations and
Exceptions [73.6] 本稿では, 言語理論から先例を生成するための新しい枠組みを提案する。
我々は650のジェネリックに対して19kの例を作成し、我々のフレームワークは12.8の精度で強力なGPT-3ベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:00:56 GMT)
The Cascaded Forward Algorithm for Neural Network Training [72.7] 本稿では,ニューラルネットワークのための新しい学習フレームワークであるCascaded Forward(CaFo)アルゴリズムを提案する。
FFとは異なり、我々のフレームワークは各カスケードブロックのラベル分布を直接出力する。
我々のフレームワークでは、各ブロックは独立して訓練できるので、並列加速度システムに容易に展開できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:22:55 GMT)
Towards Generalisable Video Moment Retrieval: Visual-Dynamic Injection
to Image-Text Pre-Training [70.8] 映像モーメント検索(VMR)における視覚とテキストの相関
既存の方法は、視覚的およびテキスト的理解のために、個別の事前学習機能抽出器に依存している。
本稿では,映像モーメントの理解を促進するために,ビジュアルダイナミックインジェクション(Visual-Dynamic Injection, VDI)と呼ばれる汎用手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:35:07 GMT)
MM-Diffusion: Learning Multi-Modal Diffusion Models for Joint Audio and
Video Generation [70.7] 本稿では,視聴体験と視聴体験を同時に実現する,初の共同音声ビデオ生成フレームワークを提案する。
MM拡散(MM-Diffusion)は、設計による共同記述プロセスのための連続的なマルチモーダルなU-Netで構成されている。
実験は、無条件のオーディオビデオ生成とゼロショット条件付タスクにおいて優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:13:52 GMT)
Task Residual for Tuning Vision-Language Models [69.2] タスク残差調整(TaskRes)と呼ばれる視覚言語モデル(VLM)のための新しい効率的なチューニング手法を提案する。
TaskResは、トレーニング済みモデルの事前知識とターゲットタスクに関する新たな知識を明示的に分離する。
提案されたTaskResは単純だが有効であり、11のベンチマークデータセットで以前のメソッドよりも大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:22:32 GMT)
PACE: Data-Driven Virtual Agent Interaction in Dense and Cluttered
Environments [69.0] PACEは,高密度で散らばった3Dシーン全体と対話し,移動するために,モーションキャプチャーされた仮想エージェントを改良する新しい手法である。
本手法では,環境中の障害物や物体に適応するために,仮想エージェントの動作シーケンスを必要に応じて変更する。
提案手法を先行動作生成技術と比較し,本手法の利点を知覚的研究と身体的妥当性の指標と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:49:08 GMT)
Scene Uncertainty and the Wellington Posterior of Deterministic Image
Classifiers [68.9] Wellington Posteriorは、同じシーンで生成された可能性のあるデータに応答して得られるであろう結果の分布である。
We we explore the use of data augmentation, dropout, ensembling, single-view reconstruction and model linearization to compute a Wellington Posterior。
他にも、生成逆数ネットワーク、ニューラルレイディアンスフィールド、条件付き事前ネットワークなどの条件付き生成モデルの使用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:36:38 GMT)
Towards Scalable Neural Representation for Diverse Videos [68.7] Inlicit Neural representations (INR)は、3Dシーンや画像の表現において注目を集めている。
既存のINRベースの手法は、冗長な視覚コンテンツを持つ短いビデオの符号化に限られている。
本稿では,多種多様な視覚コンテンツを持つ長編・多作ビデオの符号化のためのニューラル表現の開発に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:32:19 GMT)
Multimodal Adaptive Fusion of Face and Gait Features using Keyless
attention based Deep Neural Networks for Human Identification [67.6] 歩行のような軟式生体認証は、人物認識や再識別といった監視作業において顔に広く使われている。
本稿では,キーレス注意深層ニューラルネットワークを活用することで,歩行と顔のバイオメトリック・キューを動的に組み込むための適応型マルチバイオメトリック・フュージョン戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:28:35 GMT)
Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4 [66.1] OpenAIが開発したGPT-4は、前例のない規模の計算とデータを使って訓練された。
我々は, GPT-4が数学, コーディング, ビジョン, 医学, 法学, 心理学などにまたがる, 新規で困難な課題を解くことを実証した。
我々は、GPT-4を人工知能(AGI)システムの早期(まだ未完成)版と見なすことができると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:07:43 GMT)
Zolly: Zoom Focal Length Correctly for Perspective-Distorted Human Mesh
Reconstruction [65.2] Zollyは、視点歪みの画像に焦点を当てた最初の3DHMR法である。
人体の2次元密度ゆらぎスケールを記述した新しいカメラモデルと新しい2次元歪み画像を提案する。
このタスク用に調整された2つの現実世界のデータセットを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:22:41 GMT)
Understanding and Improving Visual Prompting: A Label-Mapping
Perspective [63.9] 我々は視覚タスクの入力プロンプト技術である視覚プロンプト(VP)を再検討し前進する。
ILM-VPと呼ばれる新しいVPフレームワークを提案し、ソースラベルをターゲットラベルに自動的に再マップする。
提案手法は最先端のVP法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:06:06 GMT)
GP-VTON: Towards General Purpose Virtual Try-on via Collaborative
Local-Flow Global-Parsing Learning [63.9] 仮想トライオン(Virtual Try-ON)は、ショップ内の衣服を特定の人に転送することを目的としている。
既存の手法では、異なる衣服部品の異方性変形をモデル化するために、グローバルなワーピングモジュールを使用している。
本稿では,革新的なローカルフロー・グローバル・パーシング(LFGP)ワーピングモジュールと動的グラディエント・トラニケーション(DGT)トレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:12:29 GMT)
Factorizers for Distributed Sparse Block Codes [62.4] 分散ブロック符号(SBC)は、固定ベクトルを用いてシンボルデータ構造を符号化し、操作するためのコンパクトな表現を示す。
主要な課題の1つは、可能なすべての組み合わせを探索することなく、そのようなデータ構造を構成要素に切り離し、あるいは分解することである。
GSBCと呼ばれるより柔軟で一般化されたSBCを分解する高速かつ高精度な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:31:48 GMT)
Accelerating Vision-Language Pretraining with Free Language Modeling [62.3] 自由言語モデリング(FLM)は、任意の汚職率で100%予測レートを実現する。
FLMは、汚職率との整合性から予測率を解放する。
実験の結果、FLMは2.5倍の事前訓練時間短縮を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:49:22 GMT)
Seeing Through the Glass: Neural 3D Reconstruction of Object Inside a
Transparent Container [61.5] 透明な囲いは、異なる伝搬媒質間の界面に複数の光反射と屈折の挑戦を引き起こす。
我々は、内部部分空間の幾何学と外観を暗黙的に表現する既存のニューラル再構成法(NeuS)を用いる。
複雑な光相互作用を説明するため,ボリュームレンダリングとレイトレーシングを組み合わせたハイブリッドレンダリング戦略を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:58:27 GMT)
Exploring Structured Semantic Prior for Multi Label Recognition with
Incomplete Labels [60.7] 不完全なラベルを持つマルチラベル認識(MLR)は非常に難しい。
最近の研究は、視覚言語モデルであるCLIPにおける画像とラベルの対応を探り、不十分なアノテーションを補うことを目指している。
我々は,MLRにおけるラベル管理の欠如を,構造化されたセマンティクスを導出することにより,不完全なラベルで修復することを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:36:27 GMT)
Overview of the ICASSP 2023 General Meeting Understanding and Generation
Challenge (MUG) [60.1] MUGには、トピックセグメンテーション、トピックレベルおよびセッションレベルの抽出要約、トピックタイトル生成、キーフレーズ抽出、アクションアイテム検出の5つのトラックが含まれている。
MUGを容易にするために,大規模なミーティングデータセットであるAliMeeting4MUG Corpusを構築し,リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:42:19 GMT)
MUG: A General Meeting Understanding and Generation Benchmark [60.1] 我々はAliMeeting4MUG Corpusを構築した。
本稿では,このコーパスの詳細な紹介,SLPタスクと評価方法,ベースラインシステムとその性能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:52:25 GMT)
Augraphy: A Data Augmentation Library for Document Images [59.5] Augraphyはデータ拡張パイプラインを構築するためのPythonライブラリである。
標準的なオフィス操作によって変更されたように見えるクリーンなドキュメントイメージの拡張版を作成するための戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:49:21 GMT)
StereoScene: BEV-Assisted Stereo Matching Empowers 3D Semantic Scene
Completion [59.5] 3Dセマンティックシーン補完(SSC)は、不完全な観察から密集した3Dシーンを推測する必要がある不適切な課題である。
従来の手法では、3Dの幾何学的入力を明示的に取り入れるか、単眼のRGB画像の後方で学習した3Dに頼っていた。
本稿では,外部の3Dセンサを使わずに,軽量カメラ入力をフル活用するStereoScene forSSCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:33:44 GMT)
Measuring Causal Effects of Data Statistics on Language Model's
`Factual' Predictions [59.3] 大量のトレーニングデータが、最先端のNLPモデルの高性能化の大きな理由の1つである。
トレーニングデータがどのように予測に影響を及ぼすかを記述するための言語を,因果的フレームワークを通じて提供する。
我々のフレームワークは、高価なモデルの再訓練の必要性を回避し、観測データのみに基づいて因果効果を推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:18:59 GMT)
The role of fluctuations in quantum and classical time crystals [58.7] 系の安定性における揺らぎの役割について検討し、量子DTCと古典DTCの区別は見つからない。
これにより、古典雑音を受ける2つの強結合パラメトリック共振器を用いて、実験中の揺らぎを探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:33:27 GMT)
SPARF: Neural Radiance Fields from Sparse and Noisy Poses [58.5] SPARF(Sparse Pose Adjusting Radiance Field)を導入し,新規な視点合成の課題に対処する。
提案手法は、NeRFを共同学習し、カメラのポーズを洗練するために、多視点幾何学的制約を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:51:26 GMT)
Adversarial Attack and Defense for Medical Image Analysis: Methods and
Applications [57.2] 医用画像解析における対人攻撃と防御の進歩に関する総合的な調査を報告する。
医療画像解析のための異なる種類の敵攻撃のための統一的理論的枠組みと防衛方法を提供する。
公正な比較のために、逆向きに堅牢な診断モデルのための新しいベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:38:58 GMT)
Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image
Dehazing [56.4] 本研究では, コンセンサス空間を対象とし, 非コンセンサス空間ではなく, 新規なコントラスト正規化を提案する。
我々の負は,1)ハズーな画像から,2)既存の手法による対応する復元から,より低い制約を提供することができる。
このユニットは、直交的なコントラスト正規化とともに、C2PNetというデハジングネットワークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:18:25 GMT)
HairStep: Transfer Synthetic to Real Using Strand and Depth Maps for
Single-View 3D Hair Modeling [55.6] 学習型単一視点3Dヘアモデリングの課題に対処する。
まず, ストランドマップと深度マップからなる新しい中間表現をHairStepと呼ぶ。
HairStepは正確な3Dヘアモデリングに十分な情報を提供するだけでなく、実際の画像から推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:34:25 GMT)
VILA: Learning Image Aesthetics from User Comments with Vision-Language
Pretraining [53.5] ユーザからのコメントから画像美学を学習し、マルチモーダルな美学表現を学習するための視覚言語事前学習手法を提案する。
具体的には、コントラスト的および生成的目的を用いて、画像テキストエンコーダ-デコーダモデルを事前訓練し、人間のラベルなしでリッチで汎用的な美的意味学を学習する。
以上の結果から,AVA-Captionsデータセットを用いた画像の美的字幕化において,事前学習した美的視覚言語モデルよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:57:28 GMT)
Semidefinite Relaxations for Robust Multiview Triangulation [53.4] 我々は、最小2乗のコスト関数を組み込むことで、既存の緩和アプローチを非ロバストなマルチビュー三角測量に拡張する。
提案手法は,大きな雑音と大容量の異常の下でも,証明可能な最適再構成を計算できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:53:54 GMT)
Dense-Localizing Audio-Visual Events in Untrimmed Videos: A Large-Scale
Benchmark and Baseline [53.1] 本研究では,未編集映像に発生するすべての音声視覚イベントを共同でローカライズし,認識することを目的とした,濃密な局所化音声視覚イベントの課題に焦点をあてる。
このデータセットには、30万以上のオーディオ・ヴィジュアル・イベントを含む10万本のビデオが含まれている。
次に,様々な長さの音声視覚イベントをローカライズし,それら間の依存関係をひとつのパスでキャプチャする,学習ベースの新しいフレームワークを用いてタスクを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:14:02 GMT)
Convolutional Neural Networks for the classification of glitches in
gravitational-wave data streams [52.8] 我々は、高度LIGO検出器のデータから過渡ノイズ信号(グリッチ)と重力波を分類する。
どちらも、Gravity Spyデータセットを使用して、スクラッチからトレーニングされた、教師付き学習アプローチのモデルを使用します。
また、擬似ラベルの自動生成による事前学習モデルの自己教師型アプローチについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:12:37 GMT)
Hard Sample Matters a Lot in Zero-Shot Quantization [52.3] ゼロショット量子化(ZSQ)は、完全精度モデルのトレーニング用データがアクセスできない場合に、ディープニューラルネットワークの圧縮と加速を約束する。
ZSQでは、合成サンプルを用いてネットワーク量子化を行うため、量子化モデルの性能は合成サンプルの品質に大きく依存する。
この問題に対処するために,HArdサンプル合成訓練(HAST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:22:57 GMT)
StyleRF: Zero-shot 3D Style Transfer of Neural Radiance Fields [52.2] StyleRF(Style Radiance Fields)は、革新的な3Dスタイル転送技術である。
3Dシーンを表現するために、高精細な特徴の明確なグリッドを使用し、ボリュームレンダリングによって高精細な幾何学を確実に復元することができる。
グリッド機能は参照スタイルに従って変換され、それが直接的に高品質のゼロショットスタイルの転送につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:57:50 GMT)
Executing your Commands via Motion Diffusion in Latent Space [51.6] 本研究では,動作遅延に基づく拡散モデル(MLD)を提案し,条件付き入力に対応する鮮明な動き列を生成する。
我々のMDDは、広範囲な人体運動生成タスクにおいて、最先端の手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:59:39 GMT)
Aligning Step-by-Step Instructional Diagrams to Video Demonstrations [50.8] 組立図として表現される(i)命令ステップと、(ii)動画セグメントとを関連付ける新しい設定について考察する。
本稿では,ビデオの微妙な詳細化を学習する,教師付きコントラスト学習手法を提案する。
池田組立におけるIAW実験は, 代替案に対するアプローチの優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:45:45 GMT)
ReCOGS: How Incidental Details of a Logical Form Overshadow an
Evaluation of Semantic Interpretation [50.7] 負の結果はCOGS LFの偶発的特徴に起因していることが明らかとなった。
目的のセマンティック機能の評価に近づいたCOGSの修正版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 00:01:24 GMT)
Towards Fair Patient-Trial Matching via Patient-Criterion Level Fairness
Constraint [50.4] 本研究は,患者基準値の公正度制約を発生させることにより,公正な患者間マッチングの枠組みを提案する。
実世界における患者基準と患者基準の整合性に関する実験結果から,提案手法が偏りやすい予測を効果的に緩和できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:59:19 GMT)
A Hybrid ANN-SNN Architecture for Low-Power and Low-Latency Visual
Perception [49.9] Spiking Neural Networks(SNN)は、バイオインスパイアされたニューラルネットワークの一種で、エッジデバイスに低消費電力で低レイテンシな推論をもたらすことを約束する。
イベントベース2Dおよび3Dヒューマンポーズ推定の課題について,本手法では,ANNに比べて性能を4%低下させることなく,88%の消費電力を消費することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:38:45 GMT)
Towards Efficient Use of Multi-Scale Features in Transformer-Based
Object Detectors [49.8] マルチスケール機能は、オブジェクト検出に非常に効果的であることが証明されているが、多くの場合、巨大な計算コストが伴う。
本稿では,Transformerベースのオブジェクト検出器において,マルチスケール機能を効率的に利用するための汎用パラダイムとして,Iterative Multi-scale Feature Aggregation (IMFA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:06:36 GMT)
LLM for Patient-Trial Matching: Privacy-Aware Data Augmentation Towards
Better Performance and Generalizability [49.8] 患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。
本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:14:00 GMT)
GQE-Net: A Graph-based Quality Enhancement Network for Point Cloud Color
Attribute [49.6] 本稿では,点雲の色歪みを低減するため,グラフベースの品質向上ネットワーク(GQE-Net)を提案する。
GQE-Netは、幾何学情報を補助入力とグラフ畳み込みブロックとして使用し、局所的な特徴を効率的に抽出する。
実験結果から,本手法は最先端性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:33:45 GMT)
DistractFlow: Improving Optical Flow Estimation via Realistic
Distractions and Pseudo-Labeling [49.5] 本稿では,光フロー推定モデルのトレーニングのための新しいデータ拡張手法であるDistractFlowを提案する。
2つのフレームのうちの1つを、類似したドメインを描写したイントラクタイメージと組み合わせることで、自然の物体やシーンと相反する視覚的摂動を誘発することができる。
私たちのアプローチでは、追加のアノテーションを必要とせずに、利用可能なトレーニングペアの数を大幅に増やすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:42:54 GMT)
A Generalized Framework for Video Instance Segmentation [49.4] ビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)コミュニティでは,複雑なシーケンスと隠蔽シーケンスによる長いビデオの処理が,新たな課題として浮上している。
我々は、挑戦的なベンチマーク上で最先端のパフォーマンスを達成するための、VISの一般化されたフレームワーク、すなわちGenVISを提案する。
我々は、YouTube-VIS 2019/2021/2022およびOccluded VIS (OVIS)上で、人気VISベンチマークに対する我々のアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:26:13 GMT)
CF-Font: Content Fusion for Few-shot Font Generation [48.0] 本稿では、コンテンツ特徴をベースフォントのコンテンツ特徴によって定義される線形空間に投影するコンテンツ融合モジュール(CFM)を提案する。
提案手法では,参照画像のスタイル表現ベクトルの最適化も可能である。
我々は,6.5k文字の300フォントのデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:18:40 GMT)
FrustumFormer: Adaptive Instance-aware Resampling for Multi-view 3D
Detection [47.7] 我々はFrustumFormerという新しいフレームワークを提案し、適応型インスタンス認識再サンプリングを通じてインスタンス領域の機能により多くの注意を払っている。
nuScenesデータセットの実験は、FrustumFormerの有効性を示し、ベンチマークで新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:18:39 GMT)
Neural Preset for Color Style Transfer [46.7] 本稿では,既存のカラースタイル転送手法の限界に対処するニューラルプレセット手法を提案する。
提案手法は2つのコア設計に基づいており,まず,各画素に対して連続的に動作する決定論的ニューラルカラーマッピング(DNCM)を提案する。
第2に、タスクをカラー正規化とスタイル化に分割することで、2段階のパイプラインを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:59:21 GMT)
The Exact Sample Complexity Gain from Invariances for Kernel Regression
on Manifolds [46.6] 任意の多様体上でカーネルリッジ回帰に対する最小値の最適値を提供する。
有限群の場合、利得は群のサイズによって「有効」なサンプル数を増やす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:47:31 GMT)
FFHQ-UV: Normalized Facial UV-Texture Dataset for 3D Face Reconstruction [46.3] このデータセットには、5万以上の高品質なテクスチャUVマップが含まれており、照度、中性表現、クリーンな顔領域がある。
我々のパイプラインは、StyleGANベースの顔画像編集アプローチの最近の進歩を活用している。
実験により,本手法は最先端手法よりも再現精度が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:44:50 GMT)
MEDBERT.de: A Comprehensive German BERT Model for the Medical Domain [46.0] medBERTdeは、ドイツの医療ドメイン向けに設計された、訓練済みのドイツのBERTモデルである。
このモデルは、ドイツの医療文書470万件の大規模なコーパスで訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:05:31 GMT)
Local Clustering in Contextual Multi-Armed Bandits [44.1] コンテキスト型マルチアームバンディット(MAB)におけるユーザクラスタの識別について検討する。
本稿では,局所クラスタリング手法を組み込んだ帯域幅アルゴリズム LOCB を提案する。
提案アルゴリズムは,最先端のベースラインよりも優れた様々な側面から評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:05:00 GMT)
Structured 3D Features for Reconstructing Controllable Avatars [43.4] パラメトリックな統計的メッシュ表面からサンプリングされた高密度な3次元点に画素整列画像特徴をプールする,新しい暗黙の3次元表現に基づくモデルであるStructured 3D Featuresを紹介する。
本研究では,S3Fモデルがモノクロ3D再構成やアルベド,シェーディング推定など,これまでの課題を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:43:48 GMT)
Towards Outcome-Driven Patient Subgroups: A Machine Learning Analysis
Across Six Depression Treatment Studies [41.9] 神経回路モデルを用いてうつ病の薬理学的治療6治験のデータを解析した。
5種類のモノセラピーと3種類の併用療法に対して,寛解率と解離確率を分類し,個別解離確率を推定するモデルを構築した。
ポストホック分析は、トレーニング中に学んだ患者プロトタイプに基づいてクラスター(サブグループ)を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:34:09 GMT)
LONGNN: Spectral GNNs with Learnable Orthonormal Basis [40.8] 近年,多くのノードレベルのタスクにおいて,学習可能な係数をベースとして,スペクトルグラフニューラルネットワーク(GNN)手法が多用されている。
これらの手法のいわゆる超越問題を特定し、その非正規化戦略と非正規化基盤に何らかのルーツがあることを示す。
我々は,学習可能なオルソノルマルを持つ新しいスペクトルGNN,LON-GNNを設計し,正規化係数が学習フィルタ関数のノルムの正規化と等価であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:07:46 GMT)
DA Wand: Distortion-Aware Selection using Neural Mesh Parameterization [40.4] 本稿では,メッシュ点付近の局所部分領域を選択する手法を提案する。
私たちのフレームワークは、表面の絵画を誘発するインタラクティブなウェイトによって駆動されます。
我々は2D領域にパラメータ化された3D領域を選択するためにネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:55:21 GMT)
Dimension-agnostic inference using cross U-statistics [39.3] 本稿では,サンプル分割と自己正規化とともに,既存のテスト統計の変分表現を用いた手法を提案する。
結果の統計学は、縮退したU統計を慎重に修正し、対角ブロックを落とし、対角ブロックを外したままにすると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:31:28 GMT)
Prompt Tuning based Adapter for Vision-Language Model Adaption [38.6] 本稿では、事前学習したプロンプト・タニングと効率的な適応ネットワークを組み合わせた、Prompt-Adapterと呼ばれる新しいモデルを提案する。
我々のアプローチは、パブリックな11のデータセットの少数ショット画像分類において最先端の手法を上回った。
提案手法は,高速な視覚言語モデル適応のために,プロンプトチューニングとパラメータ効率のよいネットワークを組み合わせることの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:05:17 GMT)
Wave-U-Net Discriminator: Fast and Lightweight Discriminator for
Generative Adversarial Network-Based Speech Synthesis [38.3] 音声合成において、生成逆数ネットワーク(GAN)を用いて、min-maxゲームにおいてジェネレータ(音声合成器)と識別器を訓練する。
識別器のアンサンブルは、近年のニューラルボコーダ (HiFi-GAN) やエンドツーエンドのテキスト音声 (TTS) システムでよく使われている。
本研究では,Wave-U-Netアーキテクチャを用いた単一だが表現力のある識別器であるWave-U-Net判別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:46:40 GMT)
Data-driven multiscale modeling of subgrid parameterizations in climate
models [38.2] 我々は、テストベッドモデル上でサブグリッドの強制値を予測するためにニューラルネットワークを訓練する。
粗い方向と粗い方向の両方の付加情報を用いて予測精度を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:53:58 GMT)
LayoutFormer++: Conditional Graphic Layout Generation via Constraint
Serialization and Decoding Space Restriction [37.7] 条件付きグラフィックレイアウト生成は、まだ十分に研究されていない課題である。
本稿では,制約シリアライズ方式,シーケンス・ツー・シーケンス変換,デコード空間制限戦略を提案する。
実験によると、LayoutFormer++は、すべてのタスクにおいて、より優れた生成品質と制約違反の両方の観点から、既存のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:31:19 GMT)
Masked Scene Contrast: A Scalable Framework for Unsupervised 3D
Representation Learning [37.2] Masked Scene Contrast (MSC)フレームワークは、より効率的かつ効果的に包括的な3D表現を抽出することができる。
MSCはまた、複数のデータセットにわたる大規模な3D事前トレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:59:58 GMT)
Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion
Prior [36.4] 本研究では,1枚の画像のみから高忠実度3Dコンテンツを作成する問題について検討する。
我々は、よく訓練された2D拡散モデルからの事前知識を活用し、3D生成のための3D認識監視として機能する。
本手法は,汎用オブジェクトの単一画像から高品質な3D作成を実現するための最初の試みであり,テキスト・ツー・3D作成やテクスチャ編集などの様々な応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:54:22 GMT)
Prior-RadGraphFormer: A Prior-Knowledge-Enhanced Transformer for
Generating Radiology Graphs from X-Rays [35.5] 胸部X線(CXR)画像から直接ラジオグラフィーグラフを生成するための Pre-RadGraphFormer を提案する。
PKGは、解剖学的構造や医学的観察を含む放射線学の実体間の統計的関係をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:39:12 GMT)
How Does Attention Work in Vision Transformers? A Visual Analytics
Attempt [35.4] 視覚変換器(ViT)は、シーケンシャルデータから画像への変換器モデルの成功を拡大する。
シーケンシャルなデータに対するViTの解釈は成功したが、ViTの解釈にはほとんど注力していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:02:59 GMT)
A Simple and Generic Framework for Feature Distillation via Channel-wise
Transformation [35.2] 学習可能な非線形チャネルワイズ変換を提案し,教師モデルと生徒の特徴を一致させる。
本手法は,様々なコンピュータビジョンタスクにおいて,大幅な性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:40:47 GMT)
Sparsifiner: Learning Sparse Instance-Dependent Attention for Efficient
Vision Transformers [34.2] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して、パフォーマンス面での競争上の優位性を示している。
本稿では、軽量接続予測モジュールを考案し、インスタンス依存の注意パターンを学習するための新しいアプローチを提案する。
その結果,MHSAでは48%から69%のFLOPが減少し,精度は0.4%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:12:28 GMT)
FishDreamer: Towards Fisheye Semantic Completion via Unified Image
Outpainting and Segmentation [33.7] 本稿では,魚眼画像の密接なテクスチャ,構造,意味を,センサ・フィールド・オブ・ビュー(FoV)を超えても推測する,魚眼セマンティック・コンプリート(FSC)の新たな課題を提起する。
そこで本研究では,Pola-Aware Cross Attention Module (PCA) によって拡張されたViTsを利用して,密集したコンテキストを活用し,意味的に一貫性のあるコンテンツ生成をガイドする新しいFishDreamerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:34:25 GMT)
MoWE: Mixture of Weather Experts for Multiple Adverse Weather Removal [33.2] 現在、ほとんどの悪天候除去タスクは、デライニング、デリーディング、デヘイジングなど、独立して処理されている。
自律運転のシナリオでは、天候のタイプ、強度、混合度が不明であるため、分離されたタスク設定はこれらの複雑な条件をうまく扱えない。
本稿では,天気予報を意識した複雑な気象の除去を行うための新しい気象予報フレームワークであるtextbfMixture of Weather Experts (MoWE) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:46:25 GMT)
K-Planes: Explicit Radiance Fields in Space, Time, and Appearance [32.8] 任意の次元の放射場に対するホワイトボックスモデルであるk平面を導入する。
我々のモデルは、D次元のシーンを表現するためにd choose 2平面を使用し、静的なシーンからダイナミックなシーンへシームレスな方法を提供します。
合成され、リアルで、静的で、動的で、固定され、様々な外観シーンにおいて、k面は競争力があり、しばしば最先端の復元忠実さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:32:50 GMT)
Fantasia3D: Disentangling Geometry and Appearance for High-quality
Text-to-3D Content Creation [32.7] 本稿では,高品質なテキスト・ツー・3Dコンテンツ作成のためのFantasia3Dの新たな手法を提案する。
Fantasia3Dの鍵となるのは、幾何学と外観の混乱したモデリングと学習である。
我々のフレームワークは、人気のあるグラフィックスエンジンとより互換性があり、生成した3Dアセットのリライティング、編集、物理シミュレーションをサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:30:09 GMT)
A Unified Object Counting Network with Object Occupation Prior [32.3] 既存のオブジェクトカウントタスクは、単一のオブジェクトクラス用に設計されている。
現実の世界で新しいクラスで新しいデータに遭遇するのは避けられない。
我々は、最初の進化するオブジェクトカウントデータセットを構築し、統一されたオブジェクトカウントネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:35:15 GMT)
EMS-Net: Efficient Multi-Temporal Self-Attention For Hyperspectral
Change Detection [32.2] 我々は,高スペクトル変化検出のための高効率多時間自己アテンションネットワーク(EMS-Net)を提案している。
EMS-Netは、類似した非変更機能マップの冗長性を削減し、正確なバイナリ変更マップのための効率的なマルチテンポラリ変更情報を計算する。
2つのハイパースペクトル変化検出データセットに実装された実験は、提案手法の優れた性能と妥当性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:11:22 GMT)
Unsupervised Continual Semantic Adaptation through Neural Rendering [32.1] セマンティックセグメンテーションの課題に対する連続的マルチシーン適応について検討する。
本稿では,セグメンテーションモデルの予測を融合させることで,シーン毎にセマンティック・NeRFネットワークを訓練する。
我々は,Voxelベースのベースラインと最先端の教師なしドメイン適応手法の両方より優れているScanNetに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:11:49 GMT)
Omni3D: A Large Benchmark and Model for 3D Object Detection in the Wild [32.1] 大規模なデータセットとスケーラブルなソリューションは、2D認識において前例のない進歩をもたらした。
我々はOmni3Dと呼ばれる大規模なベンチマークを導入することで3Dオブジェクト検出の課題を再考する。
より大規模なOmni3Dおよび既存のベンチマークにおいて、Cube R-CNNが以前の作業より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 00:42:18 GMT)
DiffuScene: Scene Graph Denoising Diffusion Probabilistic Model for
Generative Indoor Scene Synthesis [32.0] 拡散確率モデルを用いた新しいシーングラフに基づく屋内3次元シーン合成のためのDiffuSceneを提案する。
我々の手法は最先端の手法よりも、物理的に可塑性で多様な屋内シーンを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:00:15 GMT)
HRDoc: Dataset and Baseline Method Toward Hierarchical Reconstruction of
Document Structures [31.9] 本稿では,NLPおよびCVフィールドに適した新しいタスクとして,文書構造の階層的再構築を提案する。
私たちは、2500のマルチページドキュメントと200万近いセマンティックユニットからなるHRDocという大規模なデータセットを構築しました。
本稿では,この問題を解決するために,エンコーダデコーダに基づく階層型文書構造解析システム(DSPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:23:56 GMT)
Optimal Transport for Offline Imitation Learning [31.2] オフライン強化学習(RL)は、実環境と対話することなく、優れた意思決定ポリシーを学習するための有望なフレームワークである。
オフライントラジェクトリに報酬を割り当てるアルゴリズムであるOptimal Transport Reward labeling (OTR)を導入する。
単一実演によるOTRは、オフラインRLの性能と地道的な報酬とを一貫して一致させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:45:42 GMT)
PowerPruning: Selecting Weights and Activations for Power-Efficient
Neural Network Acceleration [31.1] 本稿では、MAC演算における電力消費の低減につながる重みを選択することにより、デジタルニューラルネットワークアクセラレーターにおける消費電力を低減する新しい手法を提案する。
再トレーニングと合わせて,ハードウェア上でのDNNの消費電力を78.3%削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:52:07 GMT)
Remind of the Past: Incremental Learning with Analogical Prompts [30.3] 即時チューニングにより,新しいデータを古いクラスに再マップするアナロジー生成機構を設計する。
これは、新しいクラスのサンプルのみを使用して、古いモデルのターゲットの古いクラスのフィーチャ分布を模倣する。
学習プロンプトは、歴史的プロトタイプの微調整による表現シフトを推定し、対処するためにさらに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:18:28 GMT)
2PCNet: Two-Phase Consistency Training for Day-to-Night Unsupervised
Domain Adaptive Object Detection [30.1] 本稿では,これらの問題に対処するため,二相整合性非教師付きドメイン適応ネットワークである2PCNetを提案する。
公開データセットを用いた実験により,本手法は最先端の手法よりも20%優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:22:41 GMT)
Inherent Consistent Learning for Accurate Semi-supervised Medical Image
Segmentation [30.1] 頑健なセマンティックなカテゴリー表現を学習するための新しい一貫性のある一貫性学習法を提案する。
提案手法は,特に注釈付きデータの数が極端に限られている場合,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:38:03 GMT)
A Permutable Hybrid Network for Volumetric Medical Image Segmentation [29.0] マルチ層パーセプトロン(MLP)ネットワークは、ViTに匹敵する結果により、研究者の間で人気を取り戻している。
本稿では医療画像セグメンテーションのための可変ハイブリッドネットワークPHNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:14:05 GMT)
ERSAM: Neural Architecture Search For Energy-Efficient and Real-Time
Social Ambiance Measurement [28.8] エネルギー効率とリアルタイムSAM(ERSAM)のための専用ニューラルネットワーク探索フレームワークを提案する。
具体的には、当社のERSAMフレームワークは、モバイルSAMソリューションのハードウェア効率フロンティアに対して達成可能な精度を推し進めるDNNを自動的に検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:45:38 GMT)
Implicit Balancing and Regularization: Generalization and Convergence
Guarantees for Overparameterized Asymmetric Matrix Sensing [28.8] 最近の一連の論文は、非ランダムな正準決定(PSD)行列センシング問題に対して、この役割を一般化し始めている。
本稿では,小さなランダムな測定から得られる勾配降下の軌跡が,どちらも地球規模で良好である解へと移動することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:05:52 GMT)
Few Shot Medical Image Segmentation with Cross Attention Transformer [28.5] 我々は、CAT-Netと呼ばれる、数ショットの医用画像セグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
提案するネットワークは,サポート画像とクエリ画像の相関関係を抽出し,有用なフォアグラウンド情報のみに限定する。
提案手法を,Abd-CT,Abd-MRI,Card-MRIの3つの公開データセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:10:14 GMT)
Efficient Algorithms for Learning from Coarse Labels [27.7] 我々は、きめ細かいラベルの代わりに粗いラベルを観察するために設定を形式化する。
我々のアルゴリズムの主な結果は、基本的にはきめ細かいラベルから学べるどんな問題でも効率的に学習できるということです。
また、検閲された統計学における中心的な問題に焦点を当てた実ラベル(無数)の事例についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:19:20 GMT)
An Equal-Size Hard EM Algorithm for Diverse Dialogue Generation [27.4] 多様な対話生成のためのマルチデコーダモデルを学習するための等サイズハード期待-最大化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムでは, サンプルをハードな方法でデコーダに割り当て, また, 全てのデコーダが十分に訓練されていることを保証するために, 均等なアサインメント制約を課す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:10:15 GMT)
Turning a Curse into a Blessing: Enabling In-Distribution-Data-Free
Backdoor Removal via Stabilized Model Inversion [27.3] モデル逆転のための二段階最適化に基づく新しいフレームワークを提案する。
事前学習した発電機の潜伏空間から得られたサンプルは, バックドアモデルからの信号を利用した場合であっても, バックドアフリーであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:32:49 GMT)
Mathematical Challenges in Deep Learning [27.0] ディープモデルは、2012年のImageNetチャレンジ以来、人工知能(AI)産業を支配している。
それ以来、ディープモデルのサイズは拡大しており、携帯電話、パーソナルコンピュータ、自動運転車、および無線基地局など、この分野に新たな課題をもたらしている。
これは、長い目で見ればテクノロジー産業に利益をもたらすディープラーニングの研究課題の主観的な見解である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:12:27 GMT)
Category Query Learning for Human-Object Interaction Classification [26.0] 従来のHOI手法とは違って,カテゴリクエリ学習と呼ばれる新しい補完的手法を提案する。
このアイデアは、初期のマルチラベル画像分類法によって動機付けられているが、人間と物体の相互作用分類に挑戦するタスクに初めて適用されたものである。
提案手法は3つのHOIベースラインで検証され,2つのベンチマークで新たな最先端結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:59:58 GMT)
On the Convergence of AdaGrad on $\R^{d}$: Beyond Convexity,
Non-Asymptotic Rate and Acceleration [25.9] 我々は、滑らかな凸関数の標準設定において、AdaGradとその変種についてより深く理解する。
まず、制約のない問題に対して、バニラ AdaGrad の収束率を明示的に拘束する新しい手法を示す。
第二に、平均的な反復ではなく、最後の反復の収束を示すことのできる AdaGrad の変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:40:43 GMT)
Open-world Story Generation with Structured Knowledge Enhancement: A
Comprehensive Survey [25.9] 本稿では,既存の手法が構造的知識をストーリー生成にどのように統合するかについて,体系的な分類法を提案する。
知識に富んだストーリー生成の課題について多次元的な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:20:05 GMT)
Dual-Stream Transformer for Generic Event Boundary Captioning [25.7] 本稿では,CVPR2022ジェネリックイベント境界キャプタリング(GEBC)コンペティションのチャンピオンソリューションについて述べる。
本稿では,映像コンテンツエンコーディングとキャプション生成の両方を改善したDual-Stream Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:55:12 GMT)
A-MuSIC: An Adaptive Ensemble System For Visual Place Recognition In
Changing Environments [22.6] 視覚的位置認識(VPR)は、ロボットナビゲーションとローカライゼーションシステムにおいて不可欠な要素である。
すべての環境条件において、単一のVPR技術が優れているわけではない。
A-MuSIC(Adaptive Multi-Self Identification and Correction)と呼ばれる適応型VPRシステム
A-MuSICは、テストされたすべてのベンチマークデータセット間で最先端のVPRパフォーマンスにマッチまたは打ち勝つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:25:22 GMT)
Edge-free but Structure-aware: Prototype-Guided Knowledge Distillation
from GNNs to MLPs [22.5] グラフタスク上での低遅延多層パーセプトロン(MLP)への高精度グラフニューラルネットワーク(GNN)の蒸留はホットな研究トピックとなっている。
グラフエッジ(エッジフリー)を必要としないが構造認識を学習するプロトタイプガイド型知識蒸留(PGKD)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:28:55 GMT)
An Information-Theoretic Framework for Supervised Learning [22.3] 後悔とサンプルの複雑さという独自の概念を持つ新しい情報理論フレームワークを提案する。
本稿では、ReLUアクティベーションユニットを用いたディープニューラルネットワークによって生成されたデータから学習する際のサンプルの複雑さについて検討する。
我々は、ランダムな単層ニューラルネットワークの実験的な解析により、理論結果を裏付けることで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:48:25 GMT)
Diversity is Definitely Needed: Improving Model-Agnostic Zero-shot
Classification via Stable Diffusion [22.2] モデル非依存ゼロショット分類(モデル非依存ゼロショット分類、英: Model-Agnostic Zero-Shot Classification、MA-ZSC)とは、訓練中に実際の画像を使わずに、実際の画像を分類するための非特異な分類アーキテクチャを訓練することである。
近年の研究では、拡散モデルを用いて合成訓練画像を生成することが、MA-ZSCに対処するための潜在的な解決策となることが示されている。
本研究では,事前学習した拡散モデルを用いてテキスト・画像生成プロセスの修正を行い,多様性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:08:25 GMT)
Towards Diverse and Coherent Augmentation for Time-Series Forecasting [22.2] 時系列データの増大は、ディープラーニングモデルのトレーニングデータ不足の問題を緩和する。
我々は、より多種多様なコヒーレントなサンプルを生成するために、スペクトルと時間拡張を組み合わせることを提案する。
5つの実世界の時系列データセットの実験では、STAugがデータ拡張なしでベースモデルより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:40:34 GMT)
MusicFace: Music-driven Expressive Singing Face Synthesis [21.0] 音楽信号によって駆動される鮮明でリアルな歌声顔の合成法を提案する。
人間の声と背景音楽の混在した情報が音楽聴取の共通信号に混在していることから,この課題に対処するためのデカップリング・アンド・フューズ・ストラテジーを設計する。
提案手法は,定性的かつ定量的に,最先端の手法よりも優れた鮮やかな歌声面を合成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:51:46 GMT)
ABLE-NeRF: Attention-Based Rendering with Learnable Embeddings for
Neural Radiance Field [21.0] 我々は,光線に沿ったボリュームに自己注意型フレームワークを導入することで,物理ベースのVRアプローチに代わる方法を提案する。
ABLE-NeRFと呼ばれるこの手法は、レンダリングにおける光沢のある表面のぼやけを著しく低減し、先行技術に欠ける現実的な半透明な表面を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:34:39 GMT)
Deformable Model Driven Neural Rendering for High-fidelity 3D
Reconstruction of Human Heads Under Low-View Settings [20.8] 低視点入力から高忠実度幾何で3次元頭部を再構成する神経暗黙関数の頑健な学習法を提案する。
我々は3次元人間の頭部を、スムーズなテンプレート、非剛性変形、高周波変位場からなる符号付き距離場のゼロレベルセットとして表現する。
実験により, 幾何分解と2段階の訓練により, 提案手法は頑健であり, 低視点環境下での再現精度と新規ビュー合成の点で, 既存手法よりも優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:32:00 GMT)
GETT-QA: Graph Embedding based T2T Transformer for Knowledge Graph
Question Answering [20.7] 本稿では GETT-QA というエンド・ツー・エンドの知識グラフ質問応答システムを提案する。
GETT-QAは、人気のあるテキストからテキストまでの事前訓練言語モデルであるT5を使用している。
その結果,T5 は損失関数の変化を伴わずに絡み合った KG 埋め込みを学習でき,KGQA 性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:59:15 GMT)
CompoNeRF: Text-guided Multi-object Compositional NeRF with Editable 3D
Scene Layout [20.3] 我々は,編集可能な3Dシーンレイアウトを明示的に組み込んで,単一のオブジェクト(ローカル)と全体(グローバル)レベルで効果的なガイダンスを提供する,CompoNeRFと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
我々のCompoNeRFは、3Dレイアウトやテキストプロンプトを操作することで、訓練されたローカルNeRFのフレキシブルなシーン編集と再構成を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:37:09 GMT)
MHCCL: Masked Hierarchical Cluster-Wise Contrastive Learning for
Multivariate Time Series [20.0] Masked Hierarchical Cluster-wise Contrastive Learning modelを示す。
時系列の複数の潜在パーティションからなる階層構造から得られる意味情報を利用する。
教師なし時系列表現学習における最先端の手法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:41:05 GMT)
Personalizing Task-oriented Dialog Systems via Zero-shot Generalizable
Reward Function [19.7] タスク指向対話システムをパーソナライズするための新しいフレームワークであるP-ToDを提案する。
P-ToDは、トレーニング済みのGPT-2をバックボーンモデルとして使用し、3つのフェーズで動作する。
我々の新しい報酬関数は、見当たらないプロファイルであっても生成した応答の質を定量化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:33:40 GMT)
RaBit: Parametric Modeling of 3D Biped Cartoon Characters with a
Topological-consistent Dataset [19.5] 3DBiCarは3D2Dアニメキャラクタの最初の大規模データセットであり、RaBitは対応するパラメトリックモデルである。
RaBitはSMPLのような線形ブレンド形状モデルとStyleGANベースのニューラルUVテクスチャ生成器で構築されており、形状、ポーズ、テクスチャを同時に表現している。
シングルビュー再構成やスケッチベースモデリング,3Dアニメーションなど,さまざまなアプリケーションが実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:49:32 GMT)
PIAT: Parameter Interpolation based Adversarial Training for Image
Classification [19.3] 補間ベース・アドバイザリアル・トレーニング(PIAT)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し,トレーニング中に過去の情報をフル活用する。
我々のフレームワークは汎用的であり、他の敵の訓練手法と組み合わせることで、より堅牢な精度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:22:34 GMT)
IDGI: A Framework to Eliminate Explanation Noise from Integrated
Gradients [19.3] 統合グラディエンス(IG)とその変種は、ディープニューラルネットワークの決定を解釈するためのよく知られたテクニックである。
IGベースのアプローチは最先端のパフォーマンスを実現するが、しばしばノイズを説明精度マップに統合する。
本稿では,分析結果に基づいて説明ノイズを低減するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:05:45 GMT)
Feature Separation and Recalibration for Adversarial Robustness [19.0] 本稿では,特徴分離と再校正という手法を提案する。
分離と再校正を通じて、より堅牢な機能マップのために、悪意のある非不正なアクティベーションを再校正する。
これにより、計算オーバーヘッドが小さいため、既存の敵の訓練手法の堅牢性は最大8.57%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:43:57 GMT)
Unsupervised Hierarchical Domain Adaptation for Adverse Weather Optical
Flow [18.9] 階層的な動き境界適応による悪天候光流の非教師なしフレームワークを提案する。
我々の重要な洞察は、悪天候はシーンの内在的な光学的流れを変えるのではなく、清潔な画像と劣化した画像の間にワープ誤差を生じさせることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:17:51 GMT)
NeuFace: Realistic 3D Neural Face Rendering from Multi-view Images [18.5] 本稿では,新しい3次元顔レンダリングモデルであるNeuFaceを提案し,その基礎となる3次元表現の正確かつ物理的意味を学習する。
BRDFと簡易な低ランク前処理を導入し,両面のあいまいさを効果的に低減し,顔のBRDFの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:57:39 GMT)
Self-Supervised Image-to-Point Distillation via Semantically Tolerant
Contrastive Loss [18.5] 本稿では, 画像領域と負の画像領域間の意味的距離を考慮に入れた, 意味論的に寛容な画像間のコントラスト損失を提案する。
提案手法は,最先端の2D-to-3D表現学習フレームワークを多種多様な自己教師付き事前学習モデルで一貫した性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:53:21 GMT)
Counter-Adversarial Learning with Inverse Unscented Kalman Filter [18.2] 対戦相手システムでは、知的敵エージェントの戦略を推測するために、防御エージェントは、相手が後者について集めた情報を認知的に知覚する必要がある。
非線形ガウス状態空間モデルとして逆認知を定式化する。
次に、平均二乗有界性感覚におけるIUKFの安定性に関する理論的保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:08:56 GMT)
Conditional Image-to-Video Generation with Latent Flow Diffusion Models [18.1] 条件付き画像合成(cI2V)は、画像と条件から始まる新しい可視映像を合成することを目的としている。
我々は,新しい潜流拡散モデル(LFDM)を用いたcI2Vのアプローチを提案する。
LFDMは、所定の条件に基づいて潜時空間内の光フローシーケンスを合成し、所定の画像をワープする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:54:26 GMT)
Where to Begin? On the Impact of Pre-Training and Initialization in
Federated Learning [18.1] フェデレート学習における事前学習モデルから始めることの影響について検討する。
事前訓練されたモデルから始めると、ターゲットエラー率に達するのに必要なトレーニング時間を短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:09:30 GMT)
Lower Bounds on the Bayesian Risk via Information Measures [17.7] マルコフの不等式を介して双対を上界にすることで、あらゆる情報測度でリスクを低くすることができることを示す。
サンプル数における下位境界の挙動は、情報尺度の選択によって影響される。
観測結果が民営化される場合、強いデータ・プロシーシングの不等式により、強い不合理性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:58:13 GMT)
Investigating Catastrophic Overfitting in Fast Adversarial Training: A
Self-fitting Perspective [17.6] データ情報と自己情報に1段階の逆転例を分離し,「自己適合」と呼ばれる興味深い現象を明らかにする。
自己適合が発生すると、ネットワークは明らかな「チャネル分化」現象を経験し、自己情報を認識するための畳み込みチャネルが支配的になり、一方、データ情報に対するチャンネルは抑圧される。
本研究は, 対人訓練における自己学習のメカニズムを明らかにするとともに, 異なる種類の情報を抑制してCOを緩和するための新たな視点を開くことを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:40:27 GMT)
Leveraging Old Knowledge to Continually Learn New Classes in Medical
Images [16.7] 我々は、破滅的なことを忘れずに新しいクラスを学ぶために、いかに古い知識を活用できるかに焦点を当てる。
我々のソリューションは、最先端のベースラインよりも、クラスの正確さと忘れやすさにおいて優れたパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:10:53 GMT)
BoPR: Body-aware Part Regressor for Human Shape and Pose Estimation [16.4] 提案手法であるBoPR(Body-Aware Part Regressor)は,まず注意誘導機構を用いて身体と部分の両方の特徴を抽出する。
次に、これらの機能を使用して、部分単位のレグレッションに余分な部分ボディ依存性をエンコードします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:41:24 GMT)
Flow-Lenia: Towards open-ended evolution in cellular automata through
mass conservation and parameter localization [16.1] Flow Leniaは、CAダイナミックス内のCAアップデートルールのパラメータの統合を可能にする。
本稿では,フローレニアがCA動的にCA更新ルールのパラメータを統合可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:48:42 GMT)
LINe: Out-of-Distribution Detection by Leveraging Important Neurons [15.8] 本稿では,分布内データとOODデータ間のモデル出力の差を解析するための新しい側面を紹介する。
本稿では,分布検出のポストホックアウトのための新しい手法であるLINe( Leveraging Important Neurons)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:49:05 GMT)
Learning Causal Attributions in Neural Networks: Beyond Direct Effects [15.7] NNモデルにおける入出力属性を推定・維持するための因果的アプローチについて検討する。
NNを構造因果モデル(Structuor causal model, SCM)と見なすのではなく、直接的な効果を超えることに注力する。
高次元データにおける因果属性の定量化に有効な近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:17:31 GMT)
DeepEpiSolver: Unravelling Inverse problems in Covid, HIV, Ebola and
Disease Transmission [15.2] ニューラルネットワークを用いて、SIDRの拡散軌跡と係数のマッピングをオフラインで学習する。
11の高感染症に対するPINNと同等の精度で3～4桁のスピードアップを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:47:16 GMT)
UniTS: A Universal Time Series Analysis Framework with Self-supervised
Representation Learning [15.1] 自己指導型表現学習(あるいは事前学習)を取り入れた新しいフレームワークUniTSを開発する。
UniTSのコンポーネントは、柔軟な拡張を可能にするためにsklearnのようなAPIを使って設計されている。
従来のタスク固有の手法に比べて,5つのメインストリームタスクと2つの実践的設定で事前学習を行うことなく,UniTSの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:57:17 GMT)
The Integration of Machine Learning into Automated Test Generation: A
Systematic Mapping Study [15.0] 我々は、新しい研究、テストプラクティス、研究者の目標、適用されたML技術、評価、課題を特徴づける。
MLはシステム、GUI、ユニット、パフォーマンス、テストのための入力を生成したり、既存の生成メソッドのパフォーマンスを改善したりする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:45:50 GMT)
Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation [15.0] Semi-Supervised Domain Adaptation (SSDA)は、表示されていないターゲットデータをラベル付きとラベルなしのターゲットデータで分類する学習を含む。
本稿では,対象データに適合するソースデータに適応する新しいソース適応パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:54:44 GMT)
DualAfford: Learning Collaborative Visual Affordance for Dual-gripper
Object Manipulation [15.0] そこで我々は,DualAffordという新しい学習フレームワークを提案する。
この手法の中核となる設計は、2つのグリップの二次問題を2つの非絡み合った相互接続サブタスクに還元し、効率的な学習を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:50:08 GMT)
Generalist: Decoupling Natural and Robust Generalization [14.2] 本稿では,emph Generalistという2つの専門的なフレームワークを提案し,同時にタスク認識戦略を用いて基礎学習者を訓練する。
ジェネラリストは自然例に対して高い精度を達成し、敵例に対してかなりの堅牢性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:24:23 GMT)
Open-World Multi-Task Control Through Goal-Aware Representation Learning
and Adaptive Horizon Prediction [14.2] 本研究では,マインクラフトにおける目標条件付き政策の学習問題について考察する。
まず,このような政策を学習する上での課題として,1)大きなシーンの多様性によるタスクの分散性,2)部分観測性に起因する環境力学の非定常性,の2つを挙げる。
本稿では,目標関連視覚状態表現の出現を促す政策として,目標感性バックボーン(GSB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:12:52 GMT)
Optimal Smoothing Distribution Exploration for Backdoor Neutralization
in Deep Learning-based Traffic Systems [14.1] 深部強化学習(DRL)は自律走行車(AV)の効率を高める
DRLは、交通渋滞や衝突の原因となるバックドア攻撃の影響を受けやすい。
バックドアを中和する入力に適切に設計された雑音を加える手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:13:04 GMT)
Sequential Knockoffs for Variable Selection in Reinforcement Learning [14.1] マルコフ決定過程(MDP)における十分最小状態の概念を導入する。
本稿では,高次元複素非線形力学系における最小限の十分状態を推定する新しいシーケンシャルノックオフ(SEEK)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:39:06 GMT)
FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural
Reparameterization [14.0] 我々は、最先端のレイテンシ-精度トレードオフを得るハイブリッドビジョントランスフォーマーアーキテクチャであるFastViTを紹介する。
我々は,当社のモデルがCMTの3.5倍,EfficientNetの4.9倍,モバイルデバイスのConvNeXtの1.9倍で,ImageNetデータセットと同じ精度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:58:32 GMT)
Evidence-aware multi-modal data fusion and its application to total knee
replacement prediction [13.9] Dempster-Shafer理論(DST)に基づくエビデンス対応マルチモーダルデータ融合フレームワークを提案する。
各ブランチには、抽出した特徴を入力として取り出してエビデンススコアを出力するエビデンスネットワークがある。
出力確率と複数の分岐からのエビデンススコアは、デンプスターの組合せ規則と組み合わせて最終的な予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:06:02 GMT)
OCELOT: Overlapped Cell on Tissue Dataset for Histopathology [13.7] 組織学における細胞検出のための細胞間関係研究のためのデータセットであるOCELOTをリリースする。
細胞と組織の両方のタスクを同時に学習できるマルチタスク学習手法を提案する。
特にOCELOTテストセットでは、F1スコアが最大6.79改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:55:50 GMT)
Combining the Silhouette and Skeleton Data for Gait Recognition [13.3] 2つの主要な歩行認識作品は外観ベースとモデルベースであり、シルエットと骨格からそれぞれ特徴を抽出する。
本稿では, シルエットを入力とするCNN系分岐と, 骨格を入力とするGCN系分岐を提案する。
GCNベースの分岐における歩行表現を改善するため、マルチスケールグラフ畳み込みを統合する完全連結グラフ畳み込み演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:14:27 GMT)
Differentially Private Synthetic Control [13.3] 我々は、明示的なエラー境界を持つ微分プライベートな合成制御のための最初のアルゴリズムを提供する。
我々は,アルゴリズムがターゲットユニットの正確な予測を行い,プライバシのコストが小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:49:29 GMT)
Generative AI Assistants in Software Development Education [12.9] ソフトウェア開発業界は、ソフトウェア開発にジェネレーティブAI(GAI)アシスタントを使用するという、潜在的に破壊的なパラダイムの変化に直面している。
GitHub CopilotやChatGPTといったGAIテクノロジは、多くの人々の想像力(と恐怖)に火をつけています。
Microsoft (GitHub, Bing) や Google (Bard) といった大手ソフトウェア企業が,これらのテクノロジを幅広い産業に統合する動きは,意図と方向性を明確に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:45:52 GMT)
Learning to Operate in Open Worlds by Adapting Planning Models [12.5] プランニングエージェントは、ドメインモデルがもはや正確に世界を表すことができない新しい状況で振る舞うことができない。
オープンな世界で活動するエージェントに対して,新規性の存在を検知し,ドメインモデルに効果的に適用するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:04:16 GMT)
Anomaly Detection under Distribution Shift [12.5] 異常検出(AD)は、通常のトレーニングサンプルのセットからパターンを学習し、テストデータの異常サンプルを特定することを目的とした、重要な機械学習タスクである。
既存のAD研究の多くは、トレーニングデータとテストデータは同一のデータ分布から引き出されると仮定しているが、テストデータは大きな分散シフトを持つ可能性がある。
トレーニングおよび推論段階のOOD標準試料の分布ギャップを最小化することにより, 多様な分布シフトに対する新しいロバストADアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:39:08 GMT)
PGMax: Factor Graphs for Discrete Probabilistic Graphical Models and
Loopy Belief Propagation in JAX [12.1] PGMaxはオープンソースのPythonパッケージで、因子グラフとして個別確率的グラフィカルモデル(PGM)を指定する。
JAXで効率よくスケーラブルなループ的信念伝達(LBP)を自動で実行します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:34:02 GMT)
Double Descent Demystified: Identifying, Interpreting & Ablating the
Sources of a Deep Learning Puzzle [12.0] 二重降下は機械学習の驚くべき現象である。
データ数に対してモデルパラメータの数が増加するにつれて、テストエラーは減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:03:40 GMT)
CoLa-Diff: Conditional Latent Diffusion Model for Multi-Modal MRI
Synthesis [11.8] ほとんどの拡散ベースのMRI合成モデルは単一のモードを使用している。
拡散型多モードMRI合成モデル、すなわち条件付き潜在拡散モデル(CoLa-Diff)を提案する。
実験により、CoLa-Diffは他の最先端MRI合成法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:46:10 GMT)
Augmented RBMLE-UCB Approach for Adaptive Control of Linear Quadratic
Systems [11.6] 我々は'Reward Biased Maximum Likelihood Estimate' (RBMLE) というアプローチを再検討する。
本稿では,RAMLE法のペナルティとUCB法の制約を併用した拡張RBMLE-UCBアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:18:18 GMT)
User-Centered Design (IX): A "User Experience 3.0" Paradigm Framework in
the Intelligence Era [11.3] 本稿では,インテリジェンス時代の"UX 3.0"パラダイムフレームワークとそれに対応するUX方法論システムを提案する。
UX 3.0"パラダイムには、エコロジーエクスペリエンス、イノベーション対応エクスペリエンス、AI対応エクスペリエンス、人間-AIインタラクションベースのエクスペリエンス、人間-AIコラボレーションベースのエクスペリエンスの5つのカテゴリが含まれている。
UX 3.0"パラダイムの提案は、既存のUXメソッドの改善を支援し、インテリジェントシステム開発におけるUXの研究と応用に対する方法論的なサポートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:52:50 GMT)
Continuous Mixtures of Tractable Probabilistic Models [10.7] 変分オートエンコーダのような連続潜伏空間に基づく確率モデルは、非可算混合モデルとして理解することができる。
確率回路(PC)は階層的な離散混合モデルとして理解することができる。
本稿では,少ない潜在次元のトラクタブルモデルの連続混合というハイブリッドアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:58:07 GMT)
Coreset Sampling from Open-Set for Fine-Grained Self-Supervised Learning [10.6] 本稿では,大規模未ラベルのオープンセットが利用可能であるという前提の下で,オープンセットの自己改善型学習問題を新たに導入する。
問題設定では、オープンセットとターゲットデータセットの分布ミスマッチを考慮することが重要である。
実験により,SimCoreは表現学習性能を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:15:38 GMT)
LEGO-Net: Learning Regular Rearrangements of Objects in Rooms [10.4] 本稿では,データ駆動型トランスフォーマーを用いた反復手法LEGO-Netを提案する。
ランダムに摂動した物体の位置と向きが与えられた場合、本手法は定期的な再配置を復元するよう訓練される。
その結果,本手法は部屋のシーンを確実に再構成し,他の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 22:49:15 GMT)
Physical Backdoor Trigger Activation of Autonomous Vehicle using
Reachability Analysis [10.3] 最近の研究では、自動運転車は隠れたバックドアで操作できることが示されている。
本研究は制御力学系の到達可能性問題として物理トリガ活性化を示す。
本手法は,事故の引き金条件に到達可能な交通システムにおけるセキュリティクリティカル領域を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:35:55 GMT)
Feature Space Sketching for Logistic Regression [10.0] 本稿では,ロジスティック回帰のためのコアセット構築,特徴選択,次元化のための新しい境界について述べる。
これら3つのアプローチは、ロジスティック回帰入力をスケッチしたものと考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:46:04 GMT)
RamBoAttack: A Robust Query Efficient Deep Neural Network Decision
Exploit [9.9] 本研究では,局所的な最小値の侵入を回避し,ノイズ勾配からのミスダイレクトを回避できる,堅牢なクエリ効率の高い攻撃法を開発した。
RamBoAttackは、敵クラスとターゲットクラスで利用可能な異なるサンプルインプットに対して、より堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:16:07 GMT)
Query Efficient Decision Based Sparse Attacks Against Black-Box Deep
Learning Models [9.9] 本研究では,進化型アルゴリズムであるSparseEvoを開発し,畳み込み型深層ニューラルネットワークと視覚変換器の両方に対して評価する。
SparseEvoは、未ターゲットとターゲットの両方の攻撃に対して、最先端のスパース攻撃よりもはるかに少ないモデルクエリを必要とする。
重要なことは、クエリ効率のよいSparseEvoと意思決定ベースの攻撃は、一般的に、デプロイされたシステムの安全性に関する新しい疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:12:06 GMT)
OPDMulti: Openable Part Detection for Multiple Objects [9.7] 開部検出は、単一ビュー画像中のオブジェクトの開部を検出するタスクである。
我々は,このタスクを複数のオブジェクトを持つシーンに一般化し,実世界のシーンに基づいて対応するデータセットを作成する。
実験の結果,OPDFormerアーキテクチャは従来よりも大幅に優れていたことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:52:20 GMT)
"Get ready for a party": Exploring smarter smart spaces with help from
large language models [9.6] 近年のタスクに依存しない大規模言語モデル(LLM)は,膨大な量のクロスドメイン,時には予測不可能なコンテキスト知識を具現化している。
我々の研究は、スマート環境における文脈認識のためのLLM駆動システムの実現を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:51:08 GMT)
Zero-guidance Segmentation Using Zero Segment Labels [9.6] CLIPとDINOを用いた新規なゼロ誘導分割問題を提案する。
一般的な考え方は、まずイメージを小さなオーバーセグメントに分割し、それらをCLIPの視覚言語空間にエンコードし、テキストラベルに変換し、意味論的に類似したセグメントをまとめることである。
私たちの主な貢献は、CLIP内のアテンション層を分析することによって、2つのコンテキストのバランスをとる新しいアテンションマスキング技術です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:19:51 GMT)
Robust Test-Time Adaptation in Dynamic Scenarios [9.5] テスト時適応(TTA)は、未ラベルのテストデータストリームのみを用いて、事前訓練されたモデルを分散をテストすることを目的としている。
PTTAの複雑なデータストリームに対してロバストテスト時間適応法(RoTTA)を精査する。
私たちのメソッドは実装が簡単で、迅速なデプロイメントに適しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:19:14 GMT)
Adaptive Base-class Suppression and Prior Guidance Network for One-Shot
Object Detection [9.4] ワンショットオブジェクト検出(OSOD)は、クエリイメージによって指定された所定のカテゴリに対して、すべてのオブジェクトインスタンスを検出することを目的としている。
本稿では,BSPG(Base-class Suppression and Prior Guidance)ネットワークという新しいフレームワークを提案する。
具体的には,ベースクラス予測器を用いて,ベースクラスのオブジェクトを明示的に検出し,ベースクラス抑制モジュールによって適応的に除去する。
事前誘導モジュールは、非パラメトリックな方法で高レベルの特徴の相関を計算し、クラスに依存しない事前マップを生成し、目的の特徴にリッチなセマンティックな手がかりを与え、その後の検出プロセスを導くように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:04:30 GMT)
Learning Spatial-Temporal Implicit Neural Representations for
Event-Guided Video Super-Resolution [9.4] イベントカメラは、強度変化を非同期に検知し、高いダイナミックレンジと低レイテンシでイベントストリームを生成する。
これは、挑戦的なビデオ超解像(VSR)タスクを導くためにイベントを利用する研究にインスピレーションを与えている。
本稿では,イベントの高時間分解能の利点を生かして,ランダムスケールでのVSRの実現という新たな課題に対処する試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:42:16 GMT)
State Space Closure: Revisiting Endless Online Level Generation via
Reinforcement Learning [9.2] 我々は、最近提案されたプロシージャ駆動型コンテンツ生成を強化学習フレームワークを用いて、無限のオンラインレベル生成を再考する。
経験Lが繰り返しパターンを生成する傾向にあるという観察にインスパイアされ、我々は状態空間閉鎖の概念を定式化し、任意の状態が無限水平オンライン生成プロセスに現れる可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:23:22 GMT)
A quantum router model for directional single-photon routing based on
pathway coherence and phase difference [9.2] 4つの空洞を持つ多チャネル量子ルータは、2つの結合共振器導波路と4つの単一空洞によって構成される。
特定ポートからの光子放出確率を100$%程度に調整することで、指向性ルーティングを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:51:01 GMT)
Core-based Trend Detection in Blockchain Networks [8.9] InnerCore"は、ブロックチェーンベースのネットワークで重要なアクターを特定するためのスケーラブルなアプローチである。
InnerCore(インナーコア)は,大規模時間グラフ解析に適した計算効率の高い教師なしの手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:05:09 GMT)
CBA: Contextual Background Attack against Optical Aerial Detection in
the Physical World [8.8] パッチベースの物理的攻撃はますます懸念を喚起している。
既存の手法のほとんどは地上で捕獲された標的を隠蔽することに焦点を当てており、これらの手法のいくつかは単に空中探知機を欺くように拡張されている。
本研究では,空中検出に対する新たな物理的攻撃フレームワークであるコンテキスト背景攻撃(CBA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:09:41 GMT)
Query-Dependent Video Representation for Moment Retrieval and Highlight
Detection [8.7] MR/HDの主な目的は、あるテキストクエリに対して、モーメントをローカライズし、クリップワイドアコーディネートレベル、すなわち、サリエンシスコアを推定することである。
最近のトランスフォーマーベースのモデルは、与えられたクエリの情報を完全に活用していない。
本稿ではMR/HDに適した検出変換器であるQuery-Dependent DETR(QD-DETR)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:32:50 GMT)
DisC-Diff: Disentangled Conditional Diffusion Model for Multi-Contrast
MRI Super-Resolution [8.7] マルチコントラスト脳MRI超解像のための条件拡散モデルDisC-Diffを提案する。
DisC-Diffは修復における不確実性を効果的に推定し、安定した最適化プロセスを保証する。
578個の正常脳を含むIXIデータセットと316個の病理脳を含む臨床データセットの2つのデータセットに対するDisC-Diffの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:42:45 GMT)
Synthetic Combinations: A Causal Inference Framework for Combinatorial
Interventions [8.5] 我々は、$N$不均一単位と$p$介入の設定を考える。
私たちのゴールは、これらの$p$の介入の組み合わせについて、ユニット固有の潜在的な結果を学ぶことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:45:44 GMT)
DyLiN: Making Light Field Networks Dynamic [8.5] 非剛性変形を処理できる動的光場ネットワーク(DyLiN)を提案する。
また、制御可能な属性入力でDyLiNを増強するCoDyLiNも導入する。
DyLiNは、視覚的忠実度の観点から、質的に優れ、定量的に最先端の手法と一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:05:48 GMT)
MindDiffuser: Controlled Image Reconstruction from Human Brain Activity
with Semantic and Structural Diffusion [8.3] 我々はMindDiffuserと呼ばれる2段階の画像再構成モデルを提案する。
ステージ1では、fMRIからデコードされたVQ-VAE潜在表現とCLIPテキスト埋め込みが、安定拡散のイメージ・ツー・イメージのプロセスに置かれる。
ステージ2では、fMRIからデコードされた低レベルCLIP視覚特徴を監視情報として利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:41:42 GMT)
A Three-Player GAN for Super-Resolution in Magnetic Resonance Imaging [8.3] 3次元ボリューム画像のSISR法はGAN(Generative Adversarial Networks)に基づいている
本稿では,GANフレームワークに基づく3次元SRの新しい手法を提案する。具体的には,GANトレーニングのバランスをとるために,インスタンスノイズを用いる。さらに,学習過程において相対論的GAN損失関数と更新特徴抽出器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:19:34 GMT)
Normalizing Flow based Feature Synthesis for Outlier-Aware Object
Detection [8.2] Faster R-CNNのような汎用オブジェクト検出器は、外れ値のオブジェクトに対して過信的な予測を提供する傾向にある。
我々は,不整形オブジェクトと不整形オブジェクトを区別する,新しい不整形オブジェクト検出フレームワークを提案する。
提案手法は,画像データとビデオデータの両方において,外部認識オブジェクト検出の最先端性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:57:44 GMT)
Uncovering Energy-Efficient Practices in Deep Learning Training:
Preliminary Steps Towards Green AI [8.0] 我々は、エネルギー消費を精度に等しい重要性の指標とみなし、無関係なタスクやエネルギー使用量を減らす。
持続可能性の観点から深層学習パイプラインの訓練段階について検討する。
ディープラーニングモデルをトレーニングするための革新的で有望なエネルギー効率のプラクティスを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:48:21 GMT)
A Dynamic Multi-Scale Voxel Flow Network for Video Prediction [7.9] 我々は,より少ない計算コストでより優れた映像予測性能を実現するために,動的マルチスケールVoxel Flow Network (DMVFN)を提案する。
我々のDMVFNは、Deep Voxel Flowよりも桁違いに高速で、生成した画像の品質に対して最先端の反復型OPTを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:56:20 GMT)
CIFAKE: Image Classification and Explainable Identification of
AI-Generated Synthetic Images [7.9] 本稿では,コンピュータビジョンによるAI生成画像の認識能力を高めることを提案する。
写真が本物かAIによって生成されるかに関して、バイナリ分類問題として存在する2つのデータセット。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて画像をリアルとフェイクの2つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:33:06 GMT)
Two-level Graph Network for Few-Shot Class-Incremental Learning [7.8] FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、いくつかのデータポイントから新しい概念を継続的に学習できる機械学習アルゴリズムを設計することを目的としている。
既存のFSCILメソッドは、サンプルレベルとクラスレベルの意味関係を無視する。
本稿では,サンプルレベルとクラスレベルグラフニューラルネット(SCGN)というFSCIL用の2レベルグラフネットワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:58:08 GMT)
Coordinate Descent Methods for Fractional Minimization [7.7] 数値部の対象が微分可能凸非線型関数の和であるような構成された分数凸問題のクラスを考える。
この問題は非滑らか収束であるため難しい。
この問題を解決するための2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:30:59 GMT)
GSplit: Scaling Graph Neural Network Training on Large Graphs via
Split-Parallelism [7.7] ミニバッチトレーニングは、大きなグラフでトレーニングするために一般的に採用されている。
我々は、GNNトレーニングシステムの基本的なパフォーマンスボトルネックが、データ並列アプローチの固有の制限と関係していると主張している。
我々は、gsplitと呼ばれる新しいシステムで分割並列性を実装し、DGL、Quiver、PaGraphといった最先端システムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:28:05 GMT)
Adaptive Regularization for Class-Incremental Learning [7.7] ニューラルネットワーク重み付けの正規化は、新しいものを学びながら、以前に学んだクラスを忘れないようにするための一般的な方法である。
既存の正則化器は学習セッションを通して一定等級を使用し、漸進的な学習で遭遇するタスクの難しさのレベルを反映していない可能性がある。
本研究では,手作業の複雑度に応じて適応正則化強度を動的に調整するクラスインクリメンタルラーニングにおける適応正則化の必要性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:23:37 GMT)
The crime of being poor [7.6] 本論文は、英語圏8カ国のパネルにおいて、犯罪嫌悪バイアスのレベルを定量化する。
異なる地理的位置における犯罪・犯罪偏見の観察率の変化は、文化的要因に影響される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:35:42 GMT)
Forecasting Competitions with Correlated Events [7.6] フォロー・ザ・レギュラライズド・リーダー(FTRL)に基づく競合機構を提案する。
それらのメカニズムは、$O(log(n)/epsilon2)$イベントのみを使用して、高い確率で$epsilon$-optimal forecasterを選択する。
この相関による分布下では、FTRL機構は$O(b2 log(n)/epsilon2)$イベントを使用して、$epsilon$-Optimalの保証を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:15:03 GMT)
Perceptual Quality Assessment of NeRF and Neural View Synthesis Methods
for Front-Facing Views [7.5] 本研究は,NVSおよびNeRFの知覚的評価に関する最初の研究である。
NVS法により合成されたビデオの品質を,よく制御された知覚品質評価実験で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:53:48 GMT)
Best of Both Worlds: Multimodal Contrastive Learning with Tabular and
Imaging Data [7.5] 単調エンコーダを学習するための自己指導型コントラスト学習フレームワークを提案する。
我々のソリューションは、2つの主要なコントラスト学習戦略であるSimCLRとSCARFを組み合わせています。
DVMカー広告データセットを用いて,自然画像へのアプローチの一般化可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:44:42 GMT)
Attention for Image Registration (AiR): an unsupervised Transformer
approach [7.4] 変形可能な画像登録問題に注意機構を導入する。
提案手法は,GPGPUデバイス上で効率的にトレーニング可能なTransformerフレームワークであるAiRをベースとしている。
この方法は教師なしの変形マップを学習し、2つのベンチマークデータセットでテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:39:50 GMT)
Optimal Activation Functions for the Random Features Regression Model [7.4] 我々は、ランダム特徴回帰モデルのテストエラーと感度の組合せを最小化する、アクティベーション関数ファミリー(AF)をクローズド形式で識別する。
最適AFSの使用がRFRモデルの確立された特性にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:42:09 GMT)
PanoVPR: Towards Unified Perspective-to-Equirectangular Visual Place
Recognition via Sliding Windows across the Panoramic View [7.2] PanoVPR(パノVPR)は、スライディングウインドウをベースとしたP2Eの視覚的位置認識フレームワークである。
等方形の全体像と計算に窓を滑り込ませることによって、固い刈り取りによって生じる特徴的乱れを解消する。
pitts250k-P2Eデータセットを pitts250k から抽出し,有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:00:01 GMT)
A Graph Neural Network Approach to Nanosatellite Task Scheduling:
Insights into Learning Mixed-Integer Models [7.1] 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,ナノサテライトタスクをより効率的にスケジュールする方法を検討する。
目標は、QoS(Quality-of-Service)を考慮して、軌道上で実行するタスクの最適なスケジュールを見つけることである。
本稿では、ReLUアクティベーション関数に付随する特徴集約とメッセージパス手法を適用し、古典的なディープラーニングモデルを用いて学習し、最適なパラメータセットを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:17:28 GMT)
A Self-supervised Framework for Improved Data-Driven Monitoring of
Stress via Multi-modal Passive Sensing [7.1] ストレス応答の生理的前駆体を追跡するための多モード半教師付きフレームワークを提案する。
本手法は,ウェアラブルデバイスと異なる領域と解像度のマルチモーダルデータの利用を可能にする。
実世界のデータのコーパスを用いて、知覚的ストレスに関するトレーニング実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:34:46 GMT)
marl-jax: Multi-agent Reinforcement Leaning framework for Social
Generalization [7.1] エージェントの社会的一般化を訓練・評価するためのマルチエージェント強化学習ソフトウェアであるmarl-jaxを提案する。
このパッケージは、マルチエージェント環境でエージェントの集団を訓練し、さまざまなバックグラウンドエージェントに一般化する能力を評価するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:05:01 GMT)
Towards Usable Parental Control for Voice Assistants [6.8] 私たちは、現在のペアレンタルコントロール機能について、彼らが何を好み、嫌いかを知るために、親調査を実施します。
親は、子どもの活動、子どものセキュリティ機能へのアクセスの容易化、ユーザーインターフェースの改善など、より視覚的な情報を必要としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:15:35 GMT)
Balanced Spherical Grid for Egocentric View Synthesis [6.5] EgoNeRFは、VR資産のための大規模な現実世界環境を再構築するための実用的なソリューションである。
カジュアルにキャプチャされた360度ビデオを数秒間与えると、EgoNeRFは効率的に神経放射場を作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:36:20 GMT)
Initial-state-dependent quantum speed limit for dissipative state
preparation: Framework and optimization [6.2] 我々は、エネルギー固有状態の1つであるマルコフ散逸状態準備スキームに焦点をあてる。
我々は、実際の進化時間のより洗練された測定値を提供する初期状態依存量子速度制限(QSL)を導出する。
本稿では,ベル状態作成のための散逸型Rydberg原子系において,我々の戦略の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:03:44 GMT)
ProxSkip: Yes! Local Gradient Steps Provably Lead to Communication
Acceleration! Finally! [6.2] ProxSkipは、スムーズな(f$)関数と高価な非滑らかな(psi$)関数の和を最小化する驚くほどシンプルで、証明可能な効率のよい方法である。
我々の主な動機は、勾配演算子の評価が、すべてのデバイスで独立して局所的なGDステップを取ることに対応する、連合学習にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:39:47 GMT)
ParticleNeRF: A Particle-Based Encoding for Online Neural Radiance
Fields [6.2] 最新の表現をオンラインで学習することで,シーン形状の変化に動的に適応する新しいアプローチであるParticleNeRFを提案する。
本研究では, 翻訳, 回転, 調音, 変形可能な物体を含む様々な動的シーンでParticleNeRFを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:57:41 GMT)
EdgeTran: Co-designing Transformers for Efficient Inference on Mobile
Edge Platforms [6.0] 本稿では, トランスアーキテクチャの設計空間におけるハードウェア性能指標をプロファイリングするProTranというフレームワークを提案する。
このプロファイラと提案した共設計手法を併用して,最適性能のモデルを得る。
選択されたエッジデバイス上での推論により、15.0%のレイテンシ、10.0$times$低エネルギー、および10.8$times$低ピークパワードローが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:56:21 GMT)
The Shaky Foundations of Clinical Foundation Models: A Survey of Large
Language Models and Foundation Models for EMRs [5.7] 非イメージングEMRデータに基づいて訓練された80以上の基礎モデルをレビューする。
ほとんどのモデルが、小さく、狭められた臨床データセットでトレーニングされていることが分かりました。
臨床基礎モデルの利点を評価するための評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:50:03 GMT)
Communicating Complex Decisions in Robot-Assisted Therapy [5.6] 社会支援ロボット(SAR)は、意思決定インストラクターやモチベーション・コンパニオンとして治療シナリオにおいて有望な可能性を示してきた。
複雑なSAR意思決定者の最新の例を示す。
人間の治療における透過的なコミュニケーションの重要性から、SARはそのようなコンポーネントを設計に組み込むべきであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:05:40 GMT)
SEAL: Semantic Frame Execution And Localization for Perceiving Afforded
Robot Actions [5.5] 本稿では,ロボット操作行動のセマンティックフレーム表現を拡張し,セマンティックフレーム実行と局所化の問題をグラフィカルモデルとして導入する。
SEAL問題に対して、ロボットに与えられた行動の場所として、有限のセマンティックフレームに対する信念を維持するための非パラメトリックセマンティックフレームマッピング(SeFM)アルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:25:41 GMT)
Vulnerability of Face Morphing Attacks: A Case Study on Lookalike and
Identical Twins [5.4] 本研究は、顔形態形成の発生源として、見かけ上の類似性および同一の双生児について検討する。
本稿では,顔認証システムの脆弱性を,外観と同一の双対形態画像にベンチマークする手法を提案する。
実験は、通常の顔形態変化による脆弱性の影響について、見た目や同一の顔形態変化と比較して洞察を与えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:59:48 GMT)
Interpretable Motion Planner for Urban Driving via Hierarchical
Imitation Learning [5.3] 本稿では,ハイレベルグリッドベース行動プランナと低レベル軌道プランナを含む階層的模倣手法を提案する。
本手法をクローズドループシミュレーションと実世界走行の両方で評価し,複雑な都市自律運転シナリオにおいて,ニューラルネットワークプランナが優れた性能を発揮したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:18:40 GMT)
ASTRA-sim2.0: Modeling Hierarchical Networks and Disaggregated Systems
for Large-model Training at Scale [5.2] 私たちはオープンソースのASTRA-simインフラストラクチャを拡張して、最先端の分散トレーニングモデルとプラットフォームをモデリングします。
新たな分散モデルとプラットフォームをターゲットにした総合的なケーススタディを実行しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:00:18 GMT)
Natural language processing to automatically extract the presence and
severity of esophagitis in notes of patients undergoing radiotherapy [5.2] 放射線治療(RT)毒性は生存と生活の質を損なうことがあるが、未研究のままである。
胸部RT患者から食道炎の存在と重症度を同定する自然言語処理モデルを開発した。
微調整のPubmedBERTは最高のパフォーマンスを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 00:26:07 GMT)
Improved Adversarial Training Through Adaptive Instance-wise Loss
Smoothing [5.1] 敵の訓練は、このような敵の攻撃に対する最も成功した防御であった。
本稿では,新たな対人訓練手法を提案する。
本手法は,$ell_infty$-norm制約攻撃に対する最先端のロバスト性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:41:40 GMT)
Cross-Platform Comparison of Arbitrary Quantum Processes [5.1] 本稿では,空間的にあるいは時間的に異なる量子プラットフォーム上で実行される任意の量子プロセスの性能を比較するためのプロトコルを提案する。
我々は,IBMの5つの量子デバイスとBaiduの「Qianshi」量子コンピュータの性能をクラウド経由で比較するためにプロトコルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:51:11 GMT)
CCL: Continual Contrastive Learning for LiDAR Place Recognition [5.0] 現在のディープラーニングベースの手法は、一般化能力の低下と破滅的な忘れ込みに悩まされている。
破滅的な忘れの問題に対処するために,CCLという連続的なコントラスト学習手法を提案する。
本手法は,最先端の継続的学習法よりも優れた環境下での異なる手法の性能を継続的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:14:54 GMT)
Coupled Fredkin and Motzkin chains from quantum six- and nineteen-vertex
models [5.0] 我々はフレドキンとモツキンのスピン鎖の領域法則違反モデルを2次元に一般化する。
ハミルトニアンはフラストレーションフリーであり、その射影子は非負な高さ構成の部分空間内でエルゴード力学を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:05:30 GMT)
An investigation of licensing of datasets for machine learning based on
the GQM model [4.9] 機械学習システムの開発において、最も広く使われているデータセットは一般に公開されているデータセットである。
一般に公開されているデータセットの画像は主にインターネットから取得されているため、一部の画像は市販されていない。
要約すると、機械学習システムのためのデータセットのライセンスは、この段階であらゆる面で不完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:39:56 GMT)
Towards Dynamic Causal Discovery with Rare Events: A Nonparametric
Conditional Independence Test [4.7] 我々は,稀だが連続的な事象が発生した時変システムから収集したデータに対して,新しい統計的独立性テストを導入する。
提案手法の整合性に対する非漸近的サンプルバウンダリを提供し,その性能をシミュレーションおよび実世界のデータセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 05:50:31 GMT)
Convergence of stochastic gradient descent on parameterized sphere with
applications to variational Monte Carlo simulation [4.5] 本稿では,教師付き学習の設定のための新しいアルゴリズムを提案し,理論的にも数値的にもその収束性を示す。
また、量子物理学において広く用いられている変分モンテカルロ法(VMC)に対応する、教師なし設定に対する収束の最初の証明も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:06:14 GMT)
Voice-Based Conversational Agents and Knowledge Graphs for Improving
News Search in Assisted Living [4.5] 生活支援のための知識グラフと会話エージェントを組み合わせた革新的なソリューションを提案する。
グラフデータベースを利用してセマンティックなニュースデータを構築することで、ケア依存者が関連するニュースを簡単に発見し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 21:49:27 GMT)
Distributed Silhouette Algorithm: Evaluating Clustering on Big Data [4.2] 本稿では,Silhouetteメトリックを線形複雑で計算し,分散環境で容易に並列に実行できるアルゴリズムを提案する。
その実装はApache Spark MLライブラリで無料で利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:10:43 GMT)
Applications of Gaussian Processes at Extreme Lengthscales: From
Molecules to Black Holes [4.2] この論文は、ケイファート銀河のマカリアン335からの潜伏放出のサインを推論するためにGPモデリングを使用することを目的としている。
第2の貢献はGPフレームワークを分子および化学反応表現に拡張し、このフレームワークを科学者が使えるようにするためのオープンソースソフトウェアライブラリを提供することである。
第4の貢献は、アレタリック不確実性をモデル化し、本質的なロバスト性を有する材料成分の大規模製造プロセスへの同定を容易にするベイズ最適化スキームの導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 22:20:14 GMT)
A Hierarchical Hybrid Learning Framework for Multi-agent Trajectory
Prediction [4.2] 深層学習(DL)と強化学習(RL)の階層的ハイブリッドフレームワークを提案する。
DLの段階では、トラフィックシーンは、トランスフォーマースタイルのGNNが異種相互作用を符号化するために採用される複数の中間スケールの異種グラフに分割される。
RLの段階では、DLの段階で予測される重要な将来点を利用して、交通シーンを局所的なサブシーンに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:05:08 GMT)
Safe and Sample-efficient Reinforcement Learning for Clustered Dynamic
Environments [4.1] 本研究は,2つの課題に対処する安全かつサンプル効率の強化学習(RL)フレームワークを提案する。
我々は、セーフセットアルゴリズム(SSA)を用いて、名目制御の監視と修正を行い、クラスタリングされた動的環境におけるSSA+RLの評価を行う。
我々のフレームワークは、トレーニング中の他の安全なRL手法と比較して安全性が向上し、エピソードが大幅に少ないタスクを解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:29:17 GMT)
Paraphrase Detection: Human vs. Machine Content [3.9] 人間が書いたパラフレーズは、難易度、多様性、類似性の点で機械生成のパラフレーズを超えている。
トランスフォーマーは、意味的に多様なコーパスに優れたTF-IDFを持つデータセット間で最も効果的な方法として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:25:46 GMT)
Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges [3.9] 膨大な量の知識を適切に整理し、表現することが重要になっている。
グラフデータとして、知識グラフは現実世界の知識を蓄積し伝達する。
本稿では知識グラフの機会と課題に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:10:42 GMT)
Fault diagnosis for PV arrays considering dust impact based on
transformed graphical feature of characteristic curves and convolutional
neural network with CBAM modules [3.8] ダスト衝突を考慮したPVアレイの故障診断手法を提案する。
畳み込みブロックアテンションモジュール (CBAM) を用いた畳み込みニューラルネットワーク (CNN) のモデルは, 故障の識別情報を抽出するために設計されている。
種々の動作条件下で異なるブロッキングダイオード構成を持つPVアレイの開発手法は、高い故障診断精度と信頼性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:55:11 GMT)
Fillers in Spoken Language Understanding: Computational and
Psycholinguistic Perspectives [3.8] フィラー(英: Filler)は、他の種類のディフルネスと比較して最も頻繁に発生するディフルエンシである。
本稿は、全体像を概観的に調査することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:35:49 GMT)
PeakNet: Bragg peak finding in X-ray crystallography experiments with
U-Net [3.8] PeakNetは、ニューラルネットワークを利用するBraggのピークファインダで、Psocakeピークファインダの約4倍高速で動作する。
PeakNetの重要な利点は、データボリュームに関して線形にスケールできることであり、リアルタイムの連続結晶データ解析に高いデータレートで適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:34:09 GMT)
PENTACET data -- 23 Million Contextual Code Comments and 500,000 SATD
comments [3.6] SATD(Self-Admitted Technical Debt)研究の多くは、SATD検出に「TODO」や「FIXME」のような明示的なSATD特徴を用いる。
この作業は、PENTACET(あるいは5Cデータセット)データを通じて、このギャップに対処する。
結果は2300万のコードコメント、各コメントのソースコードコンテキストの前と後、そしてSATDとラベル付けされた50万以上のコメントからなるデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:42:42 GMT)
Decoding quantum color codes with MaxSAT [3.6] 我々は,LightsOut パズルに基づく MaxSAT 問題として定式化を用いた量子カラーコードのための新しいデコーダを提案する。
提案するデコーダの復号化性能は,カラーコード上での最先端の復号化性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:00:02 GMT)
Euler State Networks: Non-dissipative Reservoir Computing [3.6] 我々はEuSN(Euler State Network)と呼ばれる新しいReservoir Computing(RC)モデルを提案する。
我々の数学的解析は、結果のモデルが一元的有効スペクトル半径とゼロ局所リアプノフ指数に偏り、本質的に安定性の端近くで動作していることを示している。
時系列分類ベンチマークの結果は、EuSNがトレーニング可能なリカレントニューラルネットワークの精度と一致する(あるいは超える)ことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:18:21 GMT)
Improving Prediction Performance and Model Interpretability through
Attention Mechanisms from Basic and Applied Research Perspectives [3.6] この論文は著者の論文の要約に基づいている。
ディープラーニングモデルは、従来の機械学習モデルよりも予測性能がはるかに高い。
特定の予測プロセスの解釈や説明は依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:24:08 GMT)
Particle Mean Field Variational Bayes [3.4] 平均場変分ベイズ (MFVB) はベイズ推論の最も効率的な手法の1つである。
本稿では,MFVB法の適用性を大幅に拡大する新しい粒子ベースMFVB法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:38:35 GMT)
One Protocol to Rule Them All? On Securing Interoperable Messaging [3.4] 欧州の議員は、ユーザーが互いにメッセージを交換できるべきだと裁定した。
メッセージの相互運用性は、Pandoraのセキュリティとプライバシの課題の箱を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:40:52 GMT)
FAPM: Fast Adaptive Patch Memory for Real-time Industrial Anomaly
Detection [3.4] 実時間産業異常検出のための高速適応パッチメモリ(FAPM)を提案する。
FAPMは、パッチとレイヤレベルでイメージの埋め込み機能を格納する、パッチとレイヤのメモリバンクを利用する。
FAPMは、他の最先端手法と比較して精度と速度の両方で良好に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:15:54 GMT)
Variational Gibbs State Preparation on NISQ devices [3.3] 本稿では,量子多体系のギブス状態を作成するための変分量子アルゴリズム(VQA)を提案する。
我々のVQAの新規性は、2つの異なる接続された量子レジスタに作用するパラメータ化量子回路を実装することである。
逆場イジングモデルのギブズ状態を作成してVQAをベンチマークし、幅広い温度で極めて高い忠実度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:57:48 GMT)
Feature-domain Adaptive Contrastive Distillation for Efficient Single
Image Super-Resolution [3.2] CNNベースのSISRは、多くのパラメータと高い計算コストを持ち、より良い性能を実現している。
知識蒸留(KD)は教師の有用な知識を学生に伝達する。
本稿では,軽量なSISRネットワークを効率的に訓練するための特徴領域適応型コントラスト蒸留(FACD)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:05:59 GMT)
Efficient Scale-Invariant Generator with Column-Row Entangled Pixel
Synthesis [3.2] 本研究では,空間的畳み込みや粗大な設計を使わずに,効率的かつスケール平等な新しい生成モデルを提案する。
FFHQ、LSUN-Church、MetFaces、Flickr-Sceneryなど、さまざまなデータセットの実験では、CREPSのスケール一貫性とエイリアスのない画像を合成する能力が確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:12:38 GMT)
MSdocTr-Lite: A Lite Transformer for Full Page Multi-script Handwriting
Recognition [3.1] フルページマルチスクリプト手書き文字認識のためのライトトランスアーキテクチャを提案する。
提案されたモデルには3つの利点がある。
カリキュラム学習戦略により,ページレベルの読み順を学習することができる。
簡単なトランスファー学習プロセスを適用することで、他のスクリプトに容易に適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:40:50 GMT)
Toward Open-domain Slot Filling via Self-supervised Co-training [2.7] スロットフィリングは現代の会話システムにおいて重要なタスクの1つである。
本研究では,SCotと呼ばれる自己教師付き協調学習フレームワークを提案する。
評価の結果,SCotはSGDおよびMultiWoZデータセットで45.57%,37.56%,最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:51:22 GMT)
Efficient and Accurate Co-Visible Region Localization with Matching
Key-Points Crop (MKPC): A Two-Stage Pipeline for Enhancing Image Matching
Performance [2.7] 画像マッチングのためのMKPCアルゴリズムを提案する。
MKPCは、非常に効率と精度のよい視認可能な領域である臨界領域を特定し、提案し、収穫する。
また、画像マッチングモデルや組み合わせと互換性のある、画像マッチングのための一般的な2段階パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:18:13 GMT)
Chiral bases for qubits and their applications to integrable spin chains [2.7] 我々は,横スピンヘリックスとキンクからなる新しいクビット基底を提案する。
適切なパラメータを選択することで、$sigma_nx$や$sigma_ny$のような横スピン成分を含む演算子は、カイラル基底において対角線となる。
横磁化の時間依存性に関する決定式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:07:11 GMT)
VMCDL: Vulnerability Mining Based on Cascaded Deep Learning Under Source
Control Flow [2.6] 本稿では,主にSARDデータセットのc/c++ソースコードデータを用いて,CWE476,CWE469,CWE516,CWE570の脆弱性型のソースコードを処理する。
本稿では,ソースコード制御フローに基づく新しいカスケード深層学習モデルVMCDLを提案し,脆弱性を効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:33:30 GMT)
Video Pre-trained Transformer: A Multimodal Mixture of Pre-trained
Experts [2.5] ビデオ事前学習トランスについて紹介する。
4つのSOTAエンコーダモデルを使用して、動画をコンパクトな埋め込みのシーケンスに変換する。
自動回帰因果言語モデリングの損失を利用して学習し、YouTubeビデオで話される単語を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:18:40 GMT)
Application-Driven AI Paradigm for Person Counting in Various Scenarios [2.3] そこで本研究では,シナリオ分類器を用いて,撮影フレーム毎に適切な人物カウントモデルを自動的に選択する手法を提案する。
私たちは、サイドビュー、ロングショット、トップビュー、カスタマイズされた、そして群衆を含む、さまざまなシナリオから収集された5つの拡張データセットを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 03:57:21 GMT)
A CNN-LSTM Architecture for Marine Vessel Track Association Using
Automatic Identification System (AIS) Data [2.1] 本研究では,トラックアソシエーションのための1次元CNN-LSTMアーキテクチャに基づくフレームワークを提案する。
提案した枠組みは、自動識別システム(AIS)を介して収集された船舶の位置と動きデータを入力とし、最も可能性の高い船舶軌道をリアルタイムで出力として返す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:26:49 GMT)
Scalable multi-chip quantum architectures enabled by cryogenic hybrid
wireless/quantum-coherent network-in-package [2.0] 分散量子コア(Qcore)を量子コヒーレントな量子ビット状態転送リンクを介して相互接続し、統合された無線相互接続によってオーケストレーションする、新しい世代のスケーラブル量子コンピューティングアーキテクチャのビジョンを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:03:24 GMT)
Lay Text Summarisation Using Natural Language Processing: A Narrative
Literature Review [1.9] 本研究の目的は, テキスト要約の手法を記述し, 比較することである。
私たちは82の記事をスクリーニングし、同じデータセットを使用して2020年から2021年の間に8つの関連論文を公開しました。
ハイブリッドアプローチにおける抽出的および抽象的要約法の組み合わせが最も有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:30:50 GMT)
Interpretable Anomaly Detection via Discrete Optimization [1.7] 本稿では,シーケンシャルデータから本質的に解釈可能な異常検出を学習するためのフレームワークを提案する。
この問題は計算的に困難であることを示し,制約最適化に基づく2つの学習アルゴリズムを開発した。
プロトタイプ実装を用いて,提案手法は精度とF1スコアの点で有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:19:15 GMT)
Removing confounding information from fetal ultrasound images [1.7] 医学画像に埋め込まれたテキストやマーキングの形で情報を融合することは、診断深層学習アルゴリズムの訓練に深刻な影響を与える可能性がある。
皮膚科では、悪性病変の画像で過剰に表現される図面や定規が知られている。
本稿では,胎児検診用超音波スキャンを含む国立データベース上の画像上にテキストとキャリパーを配置した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:13:33 GMT)
Emergent Analogical Reasoning in Large Language Models [1.5] GPT-3は、多くの設定において、抽象的なパターン誘導、マッチング、さらには人間の能力を超える、驚くほど強力な能力を持っていることを示す。
以上の結果から, GPT-3のような大規模言語モデルでは, 幅広い類似問題に対するゼロショット解を求める能力が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:05:17 GMT)
Mathematically Modeling the Lexicon Entropy of Emergent Language [1.5] 我々は、深層学習に基づく創発言語システムにおける辞書エントロピーの数学的モデルとして、FiLexというプロセスを定式化する。
我々は、FiLexがハイパーパラメータとレキシコンエントロピーの正確な相関を予測できる4つの異なる環境を経験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:39:17 GMT)
TEGLO: High Fidelity Canonical Texture Mapping from Single-View Images [1.5] 画像の単一ビューから3次元表現を学習するためのTEGLO(Textured EG3D-GLO)を提案する。
我々は, 条件付きニューラルレージアンスフィールド(NeRF)を, 明示的な3次元監視なしに訓練することで実現した。
このようなマッピングによって、共有トポロジのメッシュを必要としないテクスチャ転送やテクスチャ編集が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:52:03 GMT)
2D Floor Plan Segmentation Based on Down-sampling [1.5] ダウンサンプリング手法に基づく新しい2次元フロアプランセグメンテーション手法を提案する。
本手法では, フロアプランに連続的なダウンサンプリングを適用し, 構造情報の維持と複雑さの低減を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:39:50 GMT)
On the Symmetries of Deep Learning Models and their Internal
Representations [1.4] 我々は、モデルのファミリーのアーキテクチャから生じる対称性と、そのファミリーの内部データ表現の対称性を結びつけることを目指している。
我々の研究は、ネットワークの対称性が、そのネットワークのデータ表現の対称性に伝播されることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:25:53 GMT)
Physics-informed neural networks in the recreation of hydrodynamic
simulations from dark matter [1.3] 本稿では,バリオン塗布における物理インフォームドニューラルネットワークの最初の応用について述べる。
散乱再生を強制するKullback-Leiblerの発散に基づく時間的予測比較を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:55:09 GMT)
Optimizing the Procedure of CT Segmentation Labeling [1.3] Computed Tomographyでは、機械学習は自動データ処理によく使用される。
本稿では,アノテーションの手順とそのモデル性能への影響について考察する。
モデルトレーニングのために収集された優れたデータセットの主な利点は、ラベルの品質、多様性、完全性である、と仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:52:42 GMT)
Neural networks trained on synthetically generated crystals can extract
structural information from ICSD powder X-ray diffractograms [1.3] 機械学習技術は粉末X線回折画像から構造情報を抽出するのに成功している。
本稿では,各空間群の対称性演算を用いて,ランダムな座標で合成結晶を生成する方法を提案する。
我々は,1時間に数百万のオンザフライ生成された合成ディフラクトグラムに対して,Deep ResNetライクなモデルのオンライントレーニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:01:24 GMT)
Benchmarking the Impact of Noise on Deep Learning-based Classification
of Atrial Fibrillation in 12-Lead ECG [1.2] 12誘導心電図における心房細動検出のためのDeep Learning-based methodの精度に対する4種類のノイズの影響をベンチマークした。
本手法が心房細動を頑健に識別できることを我々は観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:04:16 GMT)
Symbolic Music Structure Analysis with Graph Representations and
Changepoint Detection Methods [1.2] シンボリック音楽の形式や構造を,ノルム,G-PELT,G-Windowの3つの手法を提案する。
我々は,記号曲をグラフ表現で符号化し,隣接行列の斬新さを計算することで,記号曲の構造をうまく表現できることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:45:11 GMT)
Self-Supervised Reversed Image Signal Processing via Reference-Guided
Dynamic Parameter Selection [1.2] メタデータとペア画像を必要としない自己教師付き逆ISP方式を提案する。
提案手法は,RGB画像を参照RAW画像と同じセンサで同一環境で撮影されたRAWライクな画像に変換する。
提案手法は,他の最先端教師付き手法に匹敵する精度で,様々な逆ISPを学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:12:05 GMT)
Unleasing ChatGPT on the Metaverse: Savior or Destroyer? [1.1] この記事は、メタバースベースの教育、エンターテイメント、パーソナライゼーション、サポートにChatGPTを活用することの長所と短所を掘り下げている。
ダイナミックでパーソナライズされたエクスペリエンスは、このテクノロジでは可能ですが、適切なプライバシ、バイアス、倫理的な問題も考慮する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:35:37 GMT)
Physically Adversarial Infrared Patches with Learnable Shapes and
Locations [1.1] 逆赤外パッチ(adversarial infrared patch)と呼ばれる物理的に実現可能な赤外線攻撃法を提案する。
対象物の熱放射を捉えた赤外線カメラの撮像機構を考慮すると、対向的赤外線パッチは対象物に熱絶縁材料のパッチを取り付け、その熱分布を制御して攻撃を行う。
我々は、様々な物体検出タスクにおいて、様々な物体検出タスクにおいて、逆赤外線パッチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:11:36 GMT)
Convolution, aggregation and attention based deep neural networks for
accelerating simulations in mechanics [1.0] 固体の変形を効率的に学習するための3種類のニューラルネットワークアーキテクチャを実証する。
最初の2つは、最近提案されたCNN U-NETとMagNETフレームワークに基づいており、メッシュベースのデータで学習する上で有望なパフォーマンスを示している。
第3のアーキテクチャであるPerceiver IOは、注目に基づくニューラルネットワークのファミリに属する、非常に最近のアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:41:48 GMT)
Synthesizing Photorealistic Virtual Humans Through Cross-modal
Disentanglement [0.9] 口唇の動きを正確に表現できる高品質な仮想顔を合成するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
提案手法はリアルタイムに動作し,現在の最先端技術と比較して優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:39:51 GMT)
Pitchclass2vec: Symbolic Music Structure Segmentation with Chord
Embeddings [0.9] シンボリックコードアノテーションに基づく新しい楽曲セグメンテーション手法であるpitchclass2vecを提案する。
提案アルゴリズムは,Long-Short term memory(LSTM)ニューラルネットワークをベースとして,現場における記号コードアノテーションに基づく最先端技術より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:23:15 GMT)
A Survey on Secure and Private Federated Learning Using Blockchain:
Theory and Application in Resource-constrained Computing [0.8] フェデレートラーニング(FL)は、先進的な機械学習と人工知能の急速なブームにより、近年広く普及している。
FLプロセスのパフォーマンスは脅威になり、サイバー脅威の増加やプライバシー侵害のテクニックによってボトルネックに陥る可能性がある。
FLプロセスの普及を早めるために、FL環境のためのブロックチェーンの統合は、アカデミックや業界の人々から多くの注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 00:40:08 GMT)
Utilizing Network Properties to Detect Erroneous Inputs [0.8] 我々は線形SVM分類器を訓練し、事前学習されたニューラルネットワークの隠れおよびソフトマックス特徴ベクトルを用いて誤データを検出する。
以上の結果から,これらのデータ型は一般に正しい例から線形に分離可能なアクティベーション特性を示すことが示唆された。
我々は、さまざまなデータセット、ドメイン、事前訓練されたモデル、および敵対的攻撃にまたがって、我々の発見を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:01:41 GMT)
Converging Measures and an Emergent Model: A Meta-Analysis of
Human-Automation Trust Questionnaires [0.7] 我々は、最も頻繁に引用され、最も有効な人間自動および人間ロボット信頼のアンケートを同定する。
本研究では,人間自動信頼の収束モデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 04:42:49 GMT)
Fantastic Breaks: A Dataset of Paired 3D Scans of Real-World Broken
Objects and Their Complete Counterparts [0.6] 78個の壊れたオブジェクトに対して、スキャン、防水、クリーン化された3Dメッシュを含むデータセットであるFantastic Breaksを紹介します。
Fantastic Breaksには、クラスとマテリアルラベル、壊れたメッシュに結合して完全なメッシュを生成する修理部品の合成プロキシが含まれている。
本稿では,Fantastic Breaks を用いた形状修復実験の結果を,合成データセットを用いて事前学習し,Fantastic Breaks のサブセットを用いて再訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:03:40 GMT)
The Battle of Information Representations: Comparing Sentiment and
Semantic Features for Forecasting Market Trends [0.5] 市場の動向を予測するための感情属性よりも文脈埋め込みの形での意味的特徴が重要であるかを検討する。
当社は、NASDAQの資本化による大手企業に関連するTwitter投稿のコーパスとその価格設定について検討する。
以上の結果から,感情的特徴の活用により,有意な頻度で測定値が上昇することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:30:15 GMT)
Weighted Bayesian Gaussian Mixture Model for Roadside LiDAR Object
Detection [0.5] 背景モデリングは、静的な背景成分を減じることで移動目標を検出するインテリジェントな監視システムに広く利用されている。
多くの道路沿いのLiDARオブジェクト検出手法は、新しいデータポイントと事前訓練されたバックグラウンド参照を比較して前景点をフィルタリングする。
本稿では,各LiDAR点の標高と方位値に基づいて,生のLiDARデータを構造化表現に変換する。
提案手法は,2つの最先端の道路背景モデル,コンピュータビジョンベンチマーク,深層学習ベースラインを比較し,交通量と難易度で評価された点,対象,経路レベルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:22:03 GMT)
An Improved Algorithm For Online Min-Sum Set Cover [0.5] 我々は、アルゴリズムが注文された$n$要素のリストを保持するオンライン嗜好集約のモデルについて研究する。
競合比(ALG-to-OPTコスト比)が$O(r2)$である計算効率の良いランダム化アルゴリズムを構築する。
O(r3/2 cdot sqrtn)$-competitive and $Omega(r)$ is a lower bound on the performance of any deterministic online algorithm。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:44:49 GMT)
A Simpler Method for Understanding Emergency Shelter Access Patterns [0.4] SAMの目標は、アクセスパターンを理解するための直感的な方法を提供することだ。
SAMはクラスタ分析よりも少ないデータを必要とするため、シェルターアクセスパターンがどのように影響を受けるかのリアルタイムな画像を生成することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:26:45 GMT)
A Rule Search Framework for the Early Identification of Chronic
Emergency Homeless Shelter Clients [0.4] 本稿では,長期ないし慢性的なシェルターユーザになるリスクのある緊急避難所クライアントの早期識別にルールサーチ手法を用いる。
北米の主要シェルターのデータセットに4万以上の個人との12年間のサービスインタラクションが含まれており、非順序探索アルゴリズムのための最適化されたプルーニングは、直感的で効果的なルールを開発するために使用される。
以上の結果から,慢性的なシェルター使用リスクのあるクライアントの識別に要する時間は297日から162日と低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:16:41 GMT)
Predicting Chronic Homelessness: The Importance of Comparing Algorithms
using Client Histories [0.3] より複雑なロジスティック回帰アルゴリズムとニューラルネットワークアルゴリズムとの比較を行った。
従来の二分分類性能指標では、機械学習アルゴリズムはしきい値法よりも優れた性能を示すが、3つのアルゴリズムで同定されたコホートのシェルターアクセス履歴を調べると、非常に類似した特徴を持つグループを選択することが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:08:47 GMT)
Derivative-based Shapley value for global sensitivity analysis and
machine learning explainability [0.3] 我々は、グローバルな感度分析と機械学習説明可能性のための新しいShapley値アプローチを導入する。
この方法は基礎関数の1階部分微分に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 00:20:46 GMT)
Detection of out-of-distribution samples using binary neuron activation
patterns [0.3] 未確認入力を新しいものとして識別する能力は、自動運転車、無人航空機、ロボットなどの安全上重要な応用に不可欠である。
OODサンプルを検出するための既存のアプローチでは、DNNをブラックボックスとして扱い、出力予測の信頼性スコアを評価する。
本稿では,新しいOOD検出法を提案する。本手法は,ReLUアーキテクチャにおけるニューロン活性化パターン(NAP)の理論的解析に動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:10:35 GMT)
Shannon entropy in quasiparticle states of quantum chains [0.2] エントロピーと異なり、2つの準粒子が大きな運動量差を持つ場合、シャノンエントロピーは分離されない。
準粒子の半古典図形では説明できない量子スピン鎖に対する普遍的な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:38:39 GMT)
Collective moderation of hate, toxicity, and extremity in online
discussions [0.2] 我々は、移民危機と政治的混乱を特徴とする4年間にわたる混乱の中で、ドイツTwitterに関する13万人以上の議論の大規模なコーパスを分析した。
単純な意見を表現することは、必ずしも事実によって支持されるのではなく、侮辱なしでも、後続の議論において、憎悪、毒性、言論と話者の過激さに関係していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:57:47 GMT)
MagicEye: An Intelligent Wearable Towards Independent Living of Visually
Impaired [0.2] 視覚障害は、仕事、ナビゲート、独立維持の能力を著しく損なう可能性がある。
MagicEyeは、視覚障害者を支援するために設計された最先端のインテリジェントウェアラブルデバイスだ。
合計35のクラスで、MagicEyeが採用しているニューラルネットワークは、オブジェクト検出における高いレベルの効率と精度を達成するために特別に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:59:35 GMT)
FixFit: using parameter-compression to solve the inverse problem in
overdetermined models [0.1] 我々は,与えられた数学的モデルのパラメータをモデル出力の潜在的な一意表現に圧縮する新しい手法を開発した。
古典物理学と神経科学の2つのユースケースでFixFitを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:58:58 GMT)
Catalysis in Charging Quantum Batteries [0.1] 触媒系の存在下では, エネルギー伝達限界が著しく緩和できることが示唆された。
これらの触媒系は、量子電池に転送されるエネルギー量を増加させる一方、それ自体はほとんどエネルギーを蓄積しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:13:49 GMT)
repliclust: Synthetic Data for Cluster Analysis [0.0] repliclustは、クラスタで合成データセットを生成するPythonパッケージである。
プロジェクトのWebページである repliclust.org は、簡潔なユーザガイドと詳細なドキュメントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 23:45:27 GMT)
Witnessing quantum steering by means of the Fisher information [0.0] 両分節状態の覚醒能力に及ぼす操舵の効果を実験的に実証した。
本研究は,本手法の有効性を確認し,すでに採用されている代替案と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:47:09 GMT)
Variational Inference for Longitudinal Data Using Normalizing Flows [0.0] 本稿では,高次元長手データを扱う潜在変数生成モデルを提案する。
入力シーケンスの観測間の時間依存性は、関連する潜伏変数上の正規化フローを用いてモデル化される。
我々は、異なる複雑さの6つのデータセットでモデルをテストし、いくつかの競合相手よりもより良い推定値が得られ、信頼性の低いデータ計算が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:29:18 GMT)
Towards quantum turbulence theory: A simple model with interaction of
the vortex loops [0.0] この力学系の量子化スキームは、著者によって提案された以前のアプローチに基づいている。
量子乱流理論への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:05:56 GMT)
Towards Scalable Physically Consistent Neural Networks: an Application
to Data-driven Multi-zone Thermal Building Models [0.0] 物理的に一貫性のあるニューラルネットワーク(PCNN)が最近開発された。
そこで本研究では,PCNNの温度特性をモデル化し,従来のグレーボックス法とブラックボックス法とを徹底的に比較する手法を提案する。
PCNNは、制約された構造にもかかわらず、最先端の精度を達成し、古典的なNNベースモデルよりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:46:32 GMT)
Topological Reconstruction of Particle Physics Processes using Graph
Neural Networks [0.0] トポグラフは、中間粒子を含む基礎となる物理過程を、粒子物理学の崩壊の性質から基礎となる先駆的手法を利用して再構成する。
我々は、全ハドロン減衰チャネルにおけるトップクォーク対生成にトポグラフを適用し、標準手法より優れ、最先端の機械学習技術の性能に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:50:08 GMT)
The Wigner function of a semiconfined harmonic oscillator model with a
position-dependent effective mass [0.0] 我々は、量子調和振動子モデルに対するウィグナー関数の観点から位相空間表現の概念を開発する。
量子系に対するウィグナー分布関数の解析計算に新しい手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:10:18 GMT)
The Best Thresholds for Rapid Identification of Episodic and Chronic
Homeless Shelter Use [0.0] 本稿では、ホームレスの避難所アクセスパターンに基づいて、住宅サービスの顧客を最もよく識別する方法について考察する。
タイムウインドウ内での避難所数と避難所利用のエピソード数に着目し、これらの値に適用し、その個人が住宅支援のよい候補であるかどうかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:04:36 GMT)
Sub-barrier recollisions and the three classes of tunneling time delays
in strong-field ionization [0.0] トンネル出口の時間遅延パターンに及ぼすサブバリアリコライズの影響について検討した。
直結軌道の干渉は出口のトンネル時間遅れを減少させると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:42:49 GMT)
Simulation of 1/f charge noise affecting a quantum dot in a Si/SiGe
structure [0.0] 現実的なSi/SiGe構造におけるゲート量子ドット中の電子の基底状態エネルギーの理論的変動について検討する。
電荷ノイズは、半導体-酸化物界面に閉じ込められた電荷の運動によって生じると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:41:28 GMT)
Semi-supervised detection of structural damage using Variational
Autoencoder and a One-Class Support Vector Machine [0.0] 本稿では,構造異常を検出するためのデータ駆動型手法を用いた半教師付き手法を提案する。
IASC-ASCE 構造健康モニタリングタスクグループによって9つの損傷シナリオで試験されたスケールスチール構造に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 08:56:11 GMT)
SU(2) Non-Abelian Gauge Theory on a Plaquette Chain Obeys Eigenstate
Thermalization Hypothesis [0.0] 2+1次元SU(2)格子ゲージ理論に対する固有状態熱化仮説(ETH)を検証した。
運動量セクターのエネルギー準位は、残りの離散対称性を持たない。
我々の研究は、量子クロモダイナミックス(QCD)の物理ヒルベルト空間における状態のサブセットがETHに従うことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:28:09 GMT)
SIGMORPHON 2023 Shared Task of Interlinear Glossing: Baseline Model [0.0] 本稿では,SIGMORPHON 2023共有通信のベースラインシステムについて述べる。
本システムでは,トランスアーキテクチャを用いて,グロス生成をシーケンスラベリングタスクとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:59:06 GMT)
Robust Path Following on Rivers Using Bootstrapped Reinforcement
Learning [0.0] 本稿では,内陸海域における自律型表面容器(ASV)の航行制御のための深層強化学習(DRL)エージェントを開発した。
最先端のブートストラップ付きQ-ラーニングアルゴリズムと多用途のトレーニング環境ジェネレータを組み合わせることで、堅牢で正確な舵制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 07:21:27 GMT)
Remote Sensing Scene Classification with Masked Image Modeling (MIM) [0.0] 自己教師付き学習(SSL)技術は、視覚的特徴表現を学習するためのより良い方法として示されている。
本研究の目的は、4つのよく知られた分類データセットにおけるMIM事前学習バックボーンの可能性を探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:43:20 GMT)
Quantum and classical contributions to entropy production in fermionic
and bosonic Gaussian systems [0.0] エントロピー生成は熱力学過程の不可逆性を特徴づける重要な量です
フェルミオンの場合、エントロピー生成はパリティ選択則によりほとんど量子的であることを示す。
ボソニック系では、ガウス測度によってはるかに多くの相関がアクセス可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:00:02 GMT)
Quantum Error Correction in the Lowest Landau Level [0.0] 我々はAlbert,Covey,Preskillによって提案された量子誤り訂正符号の有限次元バージョンを開発する。
我々の符号は、球面幾何学上のランダウ準位における荷電粒子によって実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 20:53:00 GMT)
PromptORE -- A Novel Approach Towards Fully Unsupervised Relation
Extraction [0.0] 教師なし関係抽出(RE)は、トレーニング中にラベル付きデータにアクセスすることなく、テキスト内のエンティティ間の関係を識別することを目的としている。
本稿では,'Prompt-based Open Relation extract'モデルであるPromptOREを提案する。
我々は、新しいプロンプトチューニングパラダイムを教師なしの設定に適応させ、関係を表す文を埋め込む。
PromptOREは,B,V,ARIの40%以上の増加率を持つ最先端モデルより一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:55:35 GMT)
Principles of Forgetting in Domain-Incremental Semantic Segmentation in
Adverse Weather Conditions [0.0] 逆気象条件は、トレーニング中にそのようなデータが入手できない場合、モデルの性能を著しく低下させることができる。
気象条件下でのドメイン・インクリメンタル・ラーニングにおいて,セマンティックセグメンテーション・モデルの表現がどのように影響を受けるかを検討する。
実験と表現分析から,大惨な忘れは,ドメイン・インクリメンタル・ラーニングにおける低レベルの特徴の変化に起因することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:23:49 GMT)
Preservation and enhancement of quantum correlations under Stark effect [0.0] 2つの原子のバーレス距離絡み、トレース距離、不協和および局所量子不確かさの正確な式を得ることにより、量子相関のダイナミクスを解析する。
以上の結果から,スタークシフト効果の存在下では,量子相関が長期にわたって持続できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:44:03 GMT)
Prediction of the morphological evolution of a splashing drop using an
encoder-decoder [0.0] 本研究では,エンコーダデコーダを訓練し,画像データを用いて落下形態を予測するコンピュータビジョン戦略を用いる。
この訓練されたエンコーダデコーダは、スプラッシュや非スラッシュドロップのモルフォロジーを示すビデオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:18:22 GMT)
Pre-Born-Oppenheimer Dirac-Coulomb-Breit computations for two-body
systems [0.0] ディラック-クーロン-ブライト方程式はベーテ-サルペター方程式から導かれる。
変分エネルギーの$alpha$微細構造-定数依存は、$alphan$と$alphantextlnalpha$項の関数を適合させることで、(摂動的)非相対論的QEDフレームワークの関連するエネルギー表現と優れた一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 22:42:45 GMT)
Physical Entanglement Between Localized Orbitals [0.0] ArXiv:2207.03377]では、現実的な電子系に適用可能な忠実絡み合い尺度の最初の閉じた公式が導出された。
我々は、量子技術の発展を導くという究極の目標を掲げて、この重要な成果の上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:32:06 GMT)
Photocounting measurements with dead time and afterpulses in the
continuous-wave regime [0.0] 連続波検出は、所定の測定時間窓内のクリック型検出器からの光電流の計数パルスを仮定する。
対応する量子測光公式を導出し、その妥当性を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:08:49 GMT)
Particle motion associated with wave function density gradients [0.0] 2つの結合導波路ポテンシャル系における大粒子の量子力学的運動について検討する。
獲得と損失の領域は、想像上のポテンシャルによって説明され、粒子の運動を加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:16:50 GMT)
PARC: Physics-Aware Recurrent Convolutional Neural Networks to
Assimilate Meso-scale Reactive Mechanics of Energetic Materials [0.0] 衝撃開始エネルギー材料(EM)のメソスケール熱力学を学習する深層学習アルゴリズムであるPARCニューラルネットワークについて述べる。
PARCにおける人工ニューロンの可視化は、EM熱力学の重要な側面に光を当てることと、EMを概念化する追加レンズを提供することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 19:39:46 GMT)
Online Learning for the Random Feature Model in the Student-Teacher
Framework [0.0] 学生-教師の枠組みの文脈における過度なパラメトリゼーションについて検討する。
隠蔽層の大きさと入力次元の有限比に対して、学生は完全に一般化することはできない。
学生の隠蔽層の大きさが入力次元よりも指数関数的に大きい場合のみ、完全な一般化へのアプローチが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:49:02 GMT)
On-demand indistinguishable and entangled photons at telecom frequencies
using tailored cavity designs [0.0] 偏光エンタングルメントの度合いが高い光子対の生成に焦点をあてる。
適切な調整を施した円形ブラッグ反射器が十分な選択的パーセル増強の要求を満たすことを示す。
本稿では,システムパラメータへの非自明な依存を報告し,Purcell拡張の最適範囲を決定するために,組み合わせた理論手法の予測力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:26:03 GMT)
Object Motion Sensitivity: A Bio-inspired Solution to the Ego-motion
Problem for Event-based Cameras [0.0] 我々は、CMOSイメージセンサ(IRIS)における第2世代のニューロモルフィック画像センサ、統合網膜機能について強調する。
IRISは、光受容体から網膜の出力への完全な網膜計算を模倣し、特徴抽出を目的とする。
イベントベースカメラのエゴモーション問題を解決するためのOMSの能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:22:06 GMT)
Near Optimal Adversarial Attack on UCB Bandits [0.0] 我々は、報酬が敵の腐敗の対象となるマルチアームバンディット問題を考える。
本稿では,UCBの原理を巧みに操り,最適なターゲットアームである$T - o(T)$倍を累積で$sqrtlog T$,$T$をラウンド数とする新たな攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:22:34 GMT)
Navigating the noise-depth tradeoff in adiabatic quantum circuits [0.0] 理想的な量子コンピュータでは、解の質は回路深さの増加とともに単調に向上する。
対照的に、現在のノイズの多いコンピュータの深さの増加は、より多くのノイズをもたらし、計算上の優位性を損なう。
このアルゴリズムは, ノイズの多い超伝導量子プロセッサ上に実装され, 回路深さに対する欠陥密度の依存性は予測された非単調な挙動に従うことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:45:29 GMT)
Mixed-Type Wafer Classification For Low Memory Devices Using Knowledge
Distillation [0.0] ウェーハマップの欠陥パターン認識(DPR)は、生産欠陥の根本原因を決定するために重要である。
本研究では,複雑な事前学習モデルから軽量な展開対応モデルへの知識を抽出するための教師なしトレーニングルーチンを提案する。
本研究では,教師モデルよりも最大10倍小さいにもかかわらず,精度を犠牲にすることなくモデルを圧縮できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:52:43 GMT)
Master's Thesis: Out-of-distribution Detection with Energy-based Models [0.0] ディープラーニングは、自律運転や医療診断などのセキュリティ上重要な状況にますます適用されている。
研究者たちは先日、ニューラルネットワークがこれまで見たことのないデータであっても、予測に過度に自信を持っていることを発見しました。
本稿では,トレーニングデータ分布の整合化作業におけるEMMの能力について検討し,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力の検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:27:06 GMT)
Magnon blockade in magnon-qubit systems [0.0] マグノンと超伝導トランスモン量子ビットの直接相互作用によって構築されるハイブリッドシステムを考える。
我々のマグノン・ブロッケード提案は、マグノン・クビット結合強度がキュービットのデチューニングと等価であるときに最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 06:15:40 GMT)
Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in
Large Language Models Using Psychological Methods [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を結び付けるAIシステムの最前線にある。
本稿では「機械心理学」と呼ばれる新しい研究分野を紹介する。
機械心理学研究の方法論的基準を定義しており、特にプロンプトデザインのポリシーに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:24:41 GMT)
Local Contrastive Learning for Medical Image Recognition [0.0] Local Region Contrastive Learning(LRCLR)は、画像領域の選択と相互モダリティの相互作用のためのレイヤを追加するフレキシブルな微調整フレームワークである。
胸部X線検査の結果から,LRCLRは重要な局所画像領域を同定し,放射線学的テキストに対して有意義な解釈を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:04:26 GMT)
Kupczynski's Contextual Locally Causal Probabilistic Models are
constrained by Bell's theorem [0.0] Kupczynski は、ベルの定理は測定器を記述する文脈に依存したパラメータを正しく考慮すれば回避できると主張した。
これは事実ではないことを示す。たとえ彼が示唆しているような文脈性を考慮していても、ベル-CHSHの不等式は導出可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:23:26 GMT)
Initial state encoding via reverse quantum annealing and h-gain features [0.0] D-Wave Systems, Inc.はクラウドコンピューティングリソースとして利用可能な量子アニールを製造している。
本稿では,初期状態を符号化することで,量子アニールによって返される解の質を向上させることに関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 02:04:31 GMT)
How many dimensions are required to find an adversarial example? [0.0] 敵の脆弱性が$dim(V)$に依存するかを検討する。
特に、$ellp$ノルム制約による標準PGD攻撃の対角的成功は、$epsilonの単調に増加する関数のように振る舞うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:36:15 GMT)
How does the audience affect the way we express our gender roles? [0.0] Reddit上でのインタラクションを分析し,ジェンダー付きコンテキストとのインタラクションにおけるオーディエンス効果について検討した。
R/Daddit, r/Mommit, r/Parentingの3つの人気子育てサブレディット(r/Daddit, r/Mommit, r/Parenting)からの投稿を収集した。
以上の結果から,母親と父親も同様に行動し,混成ジェンダーの文脈における多様な話題について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:34:46 GMT)
Heisenberg-limited spin squeezing in coupled spin systems [0.0] スピン-スピン相互作用を伴う結合スピンモデルにおけるスピンスクイーズを生成する普遍的スキームを提案する。
我々のスキームは結合したスピン相互作用をスクイーズ相互作用に変換し、ハイゼンベルクに制限された測定精度のスケーリングで極端にスクイーズする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:55:25 GMT)
Gradient scarcity with Bilevel Optimization for Graph Learning [0.0] 勾配不足は、ノードのサブセットの損失を最小限にすることでグラフを学習する際に発生する。
我々は、この現象の正確な数学的特徴を与え、双レベル最適化にも現れることを証明した。
この問題を緩和するために,グラフ・ツー・グラフモデル(G2G)を用いた潜時グラフ学習,グラフに先行構造を課すグラフ正規化,あるいは直径を縮小した元のグラフよりも大きなグラフを最適化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:37:43 GMT)
Foiling Explanations in Deep Neural Networks [0.0] 本稿では,画像ベースDNNにおける説明手法の問題点を明らかにする。
進化戦略を用いて、説明を任意に操作する方法を実証する。
我々の新しいアルゴリズムは、人間の目では認識できない方法で画像の操作に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 10:01:31 GMT)
Femtosecond pulse parameter estimation from photoelectron momenta using
machine learning [0.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴抽出やパラメータ推定といったタスクに対する驚くほどの明度を実証している。
ここでは、強電界電離光電子スペクトルを用いてCNNを試験し、実験データを逆転させる理論データセットのトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:58:06 GMT)
Fault-tolerant quantum computation of molecular observables [0.0] 本稿では、任意の観測値の期待値を推定するために適用可能な新しい予測値推定アルゴリズムを提案する。
検討したシステムでは,QSP-EVEはゲート数を最大3桁まで削減し,キュービット幅を最大25%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:24:21 GMT)
Facial Expression Recognition using Squeeze and Excitation-powered Swin
Transformers [0.0] 本稿では,Swin Vision Transformersをベースとした表情感情認識フレームワークについて紹介する。
Squeeze Excitation block (SE) と sharpness-aware minimalr (SAM) を用いた視覚変換器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 22:23:23 GMT)
Evolution of Discrete Symmetries [0.0] 局所対称性(英: local symmetries)は、空間の有限領域にしか持たない対称性の意味において、自己組織化過程の結果か構造的成分の結果である。
得られた一次元格子は過渡的およびその後の周期的振舞いからなることを示す。
建設によって、埋め込まれた局所対称性は、結果として生じる格子に強く重なり、そのような対称性の密度の高い骨格を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:00:51 GMT)
Evaluating the impact of government Cyber Security initiatives in the UK [0.0] 調査では、英国政府のサイバーセキュリティイニシアチブのうち16が評価されている。
これらのイニシアチブが失敗している4つの顕著な理由を発見します。
勧告は、これらのイニシアチブを全国レベルでも地域レベルでも推進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:02:36 GMT)
Euler Characteristic Tools For Topological Data Analysis [0.0] データから構築された単純複体族のオイラー特性をポイントワイドに計算すると、いわゆるオイラー特性プロファイルが生まれる。
この単純な記述子は、教師付きタスクにおける最先端の性能を非常に低い計算コストで達成できることを示す。
信号解析にインスパイアされた我々は、オイラー特性プロファイルのハイブリッド変換を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:51:06 GMT)
Efficient Lipschitzian Global Optimization of H\"older Continuous
Multivariate Functions [0.0] 本研究では,H"より古い連続な多変量関数に対して,効率的な大域的最適化手法を提案する。
このアルゴリズムは,H"older $alpha$でH"older連続目標関数を与えられた時間的地平線内の$n$次元空間で最適化するために,平均的残差$O(T-fracalphan)$に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 22:29:35 GMT)
Effective black box adversarial attack with handcrafted kernels [0.0] ブラックボックス攻撃の敵例を作成するための,新しい,シンプルなフレームワークを提案する。
このアイデアは、手作りの畳み込みカーネルのたった一つの層からなる訓練不可能なモデルで置換モデルをシミュレートすることである。
本研究では,第1層の予測を騙すことで,ネットワーク全体が騙され,逆入力の精度が低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:54:34 GMT)
Direct Evolutionary Optimization of Variational Autoencoders With Binary
Latents [0.0] サンプルベース近似や再パラメータ化を使わずに、個別の潜入子で変分オートエンコーダ(VAE)を訓練できることが示される。
大規模な教師付きネットワークとは対照的に、調査対象のVAEは、例えば、よりクリーンなデータや大規模な画像データセットのトレーニングを行うことなく、単一のイメージをノイズ化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:14:14 GMT)
Deep Conditional Measure Quantization [0.0] 確率測度の量子化は、入力分布を十分に近似する有限のディラック質量でそれを表現することを意味する。
本稿では,より深いニューラルネットワークアーキテクチャとハマーエネルギーのカーネルベースアプローチを併用したDCMQという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:47:43 GMT)
Dead-time optimization to increase secure distance range in prepare and
measure quantum key distribution protocols [0.0] デッドタイムやアフターパルス補正を含む効果的な解析モデルを提案する。
このモデルは、量子鍵分布プロトコルの準備と測定の性能を評価するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 01:50:24 GMT)
Dancing the Quantum Waltz: Compiling Three-Qubit Gates on Four Level
Architectures [0.0] 本稿では,超伝導系アーキテクチャへの3量子ゲートのコンパイルのために,最適制御により合成された数個の3量子ゲートの直接対パルス実装について述べる。
Toffoliゲートの実行に一時的に高レベル状態を使用し、量子回路の忠実性を改善するために常に高レベル状態を使用する戦略を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:28:06 GMT)
Dagger linear logic and categorical quantum mechanics [0.0] この論文は、非コンパクト乗法的ダガー線形論理の分類的証明理論を発展させている。
カテゴリー量子力学(CQM)への応用に関する研究
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:52:50 GMT)
DBSCAN of Multi-Slice Clustering for Third-Order Tensors [0.0] そこで我々はMSC-DBSCANと呼ばれる拡張アルゴリズムを提案し、データから異なる部分空間にある異なるスライス群を抽出する。
我々のアルゴリズムはMSCアルゴリズムと同じ入力を使い、MSCと同じ階数1テンソルデータに対して同じ解を求めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 09:57:25 GMT)
Computationally Efficient Labeling of Cancer Related Forum Posts by
Non-Clinical Text Information Retrieval [0.0] 本研究では,分散コンピューティング,テキスト検索,クラスタリング,分類の手法を,一貫性と計算効率の両立したシステムに組み合わせた。
我々は,非クリニカルフォーラムポストから癌軌跡情報を検索し,収集し,提示できる完全機能プロトタイプを作成した。
適切な推定半径で、MR-DBSCANは、DBSCAN (143.4) や HDBSCAN (282.3) と比較して、50000のフォーラムポストを46.1秒でクラスタリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 13:07:03 GMT)
ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-tuned on LLaMA Model using Medical
Domain Knowledge [0.0] 一般領域の大規模言語モデル(LLM)は、指示に従うことや、人間のような反応を生成することに顕著な成功を収めている。
我々は,700以上の疾患とその症状を収集し,薬剤を推奨し,医療検査を必要とし,医師と患者との会話を5万件生成した。
医療分野における対話モデルの開発を進めるため、すべてのソースコード、データセット、モデルウェイトを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 15:29:16 GMT)
Characterizing crosstalk of superconducting transmon processors [0.0] 量子チップ全体のクロストーク効果を効率よく, 体系的に評価する方法を示す。
適切なクロストーク対応ノイズモデルを作成することにより、ノイズの多い量子ハードウェアをシミュレートするより正確な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 16:11:28 GMT)
Causality Detection for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0] 遅延エージェントをペナライズし,その振る舞いを改善するために因果関係をどのように利用できるかを示す。
マルチエージェント強化学習における因果推定は,チームの全体的パフォーマンスだけでなく,各エージェントの個々の能力も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 18:47:44 GMT)
CNN based Intelligent Streetlight Management Using Smart CCTV Camera and
Semantic Segmentation [0.0] 街灯は、不要な地域では、あまりにも多くの光を発生させます。
本研究の目的は,コンピュータビジョン技術を利用したスマートトランスポート監視システムと閉回路テレビ(CCTV)カメラを組み合わせることで,新たな街灯制御手法を開発することである。
街路灯「ON」と「OFF」を自動変換して省エネ化を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 17:32:33 GMT)
Boosted quantum and semi-quantum communication protocols [0.0] 本稿では,鍵生成規則の適切な設計により,そのような実行回数を減らすことができることを示す。
本稿では,量子鍵分布プロトコルと半量子鍵分布プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 12:33:22 GMT)
Applicability of Trust Management Algorithm in C2C services [0.0] EigenTrustはエージェントベースモデルを使用したC2Cサービスのユースケースの代表的TMAである。
EigenTrustは2種類の単純な詐欺の信頼度を正確に推定できることがわかった。
また,2種類の高度な不正行為に対する信頼スコアの揺らぎも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:13:47 GMT)
A Comparative Study of National Cyber Security Strategies of ten nations [0.0] 本研究は,欧州,アジア太平洋,米国10カ国の国家サイバーセキュリティ戦略(NCSS)を比較した。
重要な資産の保護、研究開発へのコミットメント、国内外の協力の改善に類似点を見出している。
この研究は、NCSSを開発する際に戦略開発者が考慮できる推奨事項を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 11:51:49 GMT)
'Team-in-the-loop' organisational oversight of high-stakes AI [0.0] 本稿では,制度分析による臨床意思決定の監督に対するAIの影響について考察する。
既存の監視は、専門的なトレーニング要件の中でネストされており、説明や質問に大きく依存しています。
我々は、ハイテイクな公共セクター展開において、AIの採用に必要なシステムレベルの分析を概念化するために、より広範な 'team-in-the-loop' レンズを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Mar 2023 14:01:00 GMT)